-
题名改进YOLOv10的架空输电线路多缺陷检测方法
- 1
-
-
作者
李坤祥
刘大明
-
机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
-
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期156-167,共12页
-
基金
上海市科技计划项目(23010501500)资助。
-
文摘
针对输电线路缺陷检测任务中目标尺度多样、背景复杂、目标遮挡,以及现有目标检测算法难以在实时检测的前提下保证检测精度而出现漏检、误检的问题,提出改进YOLOv10的输电线路无人机巡检缺陷检测算法TLDDet。首先设计融合部分卷积和上下文锚点注意力的高效特征融合模块(FC2FA),在降低模型参数量的同时提升模型的特征集成能力。然后使用基于多头自注意力机制的尺度内特征交互模块AIFI增强对小目标的检测效果,该模块通过加强特征图中高级语义信息的表达从而提高模型检测的准确率。最后设计遮挡感知注意网络检测头SEAM-Head,减少由于遮挡问题导致的特征丢失的问题。实验结果表明,所提出的TLDDet较原始模型YOLOv10s参数量减少33%,计算量减少30%,对输电线路多种缺陷的Precision、Recall和mAP50分别提高4.3%、2.4%和3.7%,检测速度达到143 FPS,且与其他实时检测算法的对比中具有更好的检测性能。
-
关键词
输电线路缺陷检测
YOLOv10
实时检测
特征融合
上下文锚点注意力
尺度内特征交互
遮挡感知注意网络
-
Keywords
transmission line defect detection
YOLOv10
real-time detection
feature fusion
context anchor attention
intra-scale feature interaction
occlusion-aware attention network
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
-
