基于改进YOLOx的绝缘子自爆缺陷检测方法

作者：汝洪芳; 左超; 韩龙

来源：黑龙江电力, 2023, 45(02): 124-128.

DOI：10.13625/j.cnki.hljep.2023.02.005

• 玻璃绝缘子
• 瓷绝缘子
• YOLOx
• 注意力机制
• 图像识别
• 目标检测

针对采集到的不同种类绝缘子图像背景复杂的特点，提出一种改进YOLOx的绝缘子自爆缺陷检测方法。该算法在主干网络引入可以增强网络感知力的CBAM注意力机制，并且对损失函数的IoU损失计算方式优化使用EIoU。将改进算法与YOLOv3算法、YOLOv4算法、YOLOv5算法和YOLOx算法进行对比。试验结果表明，改进后的算法在测试集上的检测精度达到97.26%,能够区分正常的绝缘子和有缺陷的绝缘子，可初步应用于输电线路的绝缘子巡检作业。

• 单位
  黑龙江科技大学