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基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法
被引量：
3
1
作者
熊伟
路鑫
+1 位作者
邱维进
王平强
《电子测量技术》
北大核心
2025年第2期178-188,共11页
针对当前绝缘子表面缺陷识别存在的图像背景复杂、缺陷小目标识别效果差的问题,提出一种基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法。首先,在主干网络引入CAF模块,增强模型对复杂图像场景的解析,增强全局和局部特征的提取能力;其次,...
针对当前绝缘子表面缺陷识别存在的图像背景复杂、缺陷小目标识别效果差的问题,提出一种基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法。首先,在主干网络引入CAF模块,增强模型对复杂图像场景的解析,增强全局和局部特征的提取能力;其次,在模型的颈部网络增加GD机制,减少特征融合过程中信息的丢失,提升小目标检测能力;最后,采用ATFL分类损失函数,削弱复杂背景对小目标检测的干扰,引入PIOU边界框损失函数,提高识别精度,加快模型收敛速度。实验结果表明,该算法的mAP50达到94.1%,精确率达到92.5%,召回率达到91.3%,相较于基线模型分别提高了3.1%、0.7%、3.9%,且综合性能优于最近的YOLOv9s、YOLOv10s等代表性算法。
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关键词
目标检测
绝缘子表面缺陷识别
小目标
卷积和注意力融合
边界框损失函数
分类损失函数
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职称材料
基于DCC-YOLOv10n的玉米叶片病害小目标检测方法
2
作者
党珊珊
乔世成
+4 位作者
白明宇
张明月
赵晨雨
潘春宇
王国忱
《智慧农业(中英文)》
2025年第5期124-135,共12页
[目的/意义]玉米叶片病害的精准检测对保障玉米产量和农业可持续发展至关重要。针对目前玉米叶片病害检测没有充分考虑病害的形状及细节特征等问题,提出一种适用于小目标场景的玉米叶片病害检测算法,以提升病害区域的识别精度。[方法]...
[目的/意义]玉米叶片病害的精准检测对保障玉米产量和农业可持续发展至关重要。针对目前玉米叶片病害检测没有充分考虑病害的形状及细节特征等问题,提出一种适用于小目标场景的玉米叶片病害检测算法,以提升病害区域的识别精度。[方法]在可变核卷积(Arbitrary Kernel Convolution, AKConv)的基础上设计DRPAKConv替换网络中参数量较大的3×3卷积,通过动态采样和静态卷积两个分支自动调整采样形状和卷积核大小,提高对较小病斑的检测能力;在特征融合部分设计CBVoVGSCSP替换传统C2f特征融合模块,改善梯度流失现象,保持特征丰富性的同时减少计算冗余;在颈部网络中引入卷积和注意力融合模块(Convolutional Attention-based Feature Map, CAFM),将提取的特征进行交互和融合,提高模型的表示能力和检测性能。[结果和讨论]通过消融实验和不同算法对比实验可知,DCC-YOLOv10n算法在玉米叶片病害数据集上展现出了良好的检测精度。与YOLOv10n相比,改进后的算法计算复杂度减少了0.5 GFLOPs,模型参数仅为2.99 M,精确度、召回率、平均精度均值分别提高了1.7、2.6和1.7个百分点,分别达到了96.2%、90.3%、94.1%。通过精确率-召回率曲线进行对比,DCC-YOLOv10n算法的综合表现效果更稳定,模型总体平均精度均值从原来的92.4%提升至94.1%,提升了1.7个百分点,满足了对玉米叶片病害小目标的检测需求。[结论]提出的DCC-YOLOv10n算法能够实现对玉米叶片病害小目标的精准检测与识别,为推动农业生产中玉米叶片病害检测提供了参考依据。
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关键词
玉米叶片
病害检测
小目标
DCC-YOLOv10n
AKConv
卷积和注意力融合
模块(CAFM)
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职称材料
题名
基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法
被引量：
3
1
作者
熊伟
路鑫
邱维进
王平强
机构
华北电力大学计算机系
河北省能源电力知识计算重点实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第2期178-188,共11页
基金
国家电网有限公司总部管理科技项目(5700-202340289A-1-1-ZN)资助。
文摘
针对当前绝缘子表面缺陷识别存在的图像背景复杂、缺陷小目标识别效果差的问题,提出一种基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法。首先,在主干网络引入CAF模块,增强模型对复杂图像场景的解析,增强全局和局部特征的提取能力;其次,在模型的颈部网络增加GD机制,减少特征融合过程中信息的丢失,提升小目标检测能力;最后,采用ATFL分类损失函数,削弱复杂背景对小目标检测的干扰,引入PIOU边界框损失函数,提高识别精度,加快模型收敛速度。实验结果表明,该算法的mAP50达到94.1%,精确率达到92.5%,召回率达到91.3%,相较于基线模型分别提高了3.1%、0.7%、3.9%,且综合性能优于最近的YOLOv9s、YOLOv10s等代表性算法。
关键词
目标检测
绝缘子表面缺陷识别
小目标
卷积和注意力融合
边界框损失函数
分类损失函数
Keywords
object detection
insulator surface defect recognition
small targets
convolution and attention fusion
bounding box loss function
classification loss function
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于DCC-YOLOv10n的玉米叶片病害小目标检测方法
2
作者
党珊珊
乔世成
白明宇
张明月
赵晨雨
潘春宇
王国忱
机构
内蒙古民族大学计算机科学与技术学院
中国联合网络通信有限公司通辽市分公司
牧草智能装备创新中心
出处
《智慧农业(中英文)》
2025年第5期124-135,共12页
基金
国家自然科学基金项目(62162049)
内蒙古民族大学博士科研启动资金(BS658)
+2 种基金
人兽共患病自治区高等学校重点实验室开放基金项目(MDK2022019)
内蒙古自治区牧草智能装备创新中心开放基金项目(MDK2025050)
内蒙古自治区自然科学基金项目(2025LHMS06012)。
文摘
[目的/意义]玉米叶片病害的精准检测对保障玉米产量和农业可持续发展至关重要。针对目前玉米叶片病害检测没有充分考虑病害的形状及细节特征等问题,提出一种适用于小目标场景的玉米叶片病害检测算法,以提升病害区域的识别精度。[方法]在可变核卷积(Arbitrary Kernel Convolution, AKConv)的基础上设计DRPAKConv替换网络中参数量较大的3×3卷积,通过动态采样和静态卷积两个分支自动调整采样形状和卷积核大小,提高对较小病斑的检测能力;在特征融合部分设计CBVoVGSCSP替换传统C2f特征融合模块,改善梯度流失现象,保持特征丰富性的同时减少计算冗余;在颈部网络中引入卷积和注意力融合模块(Convolutional Attention-based Feature Map, CAFM),将提取的特征进行交互和融合,提高模型的表示能力和检测性能。[结果和讨论]通过消融实验和不同算法对比实验可知,DCC-YOLOv10n算法在玉米叶片病害数据集上展现出了良好的检测精度。与YOLOv10n相比,改进后的算法计算复杂度减少了0.5 GFLOPs,模型参数仅为2.99 M,精确度、召回率、平均精度均值分别提高了1.7、2.6和1.7个百分点,分别达到了96.2%、90.3%、94.1%。通过精确率-召回率曲线进行对比,DCC-YOLOv10n算法的综合表现效果更稳定,模型总体平均精度均值从原来的92.4%提升至94.1%,提升了1.7个百分点,满足了对玉米叶片病害小目标的检测需求。[结论]提出的DCC-YOLOv10n算法能够实现对玉米叶片病害小目标的精准检测与识别,为推动农业生产中玉米叶片病害检测提供了参考依据。
关键词
玉米叶片
病害检测
小目标
DCC-YOLOv10n
AKConv
卷积和注意力融合
模块(CAFM)
Keywords
maize leaf
disease detection
small target
DCC-YOLOv10n
AKConv
convolutional attention-based feature map
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S435.13 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法
熊伟
路鑫
邱维进
王平强
《电子测量技术》
北大核心
2025
3
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职称材料
2
基于DCC-YOLOv10n的玉米叶片病害小目标检测方法
党珊珊
乔世成
白明宇
张明月
赵晨雨
潘春宇
王国忱
《智慧农业(中英文)》
2025
0
在线阅读
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职称材料
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