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基于改进YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络
1
作者
韩兴宇
陈为真
《现代电子技术》
北大核心
2025年第16期105-112,共8页
现有的检测方法在复杂背景的输电线路图像中识别绝缘子微小缺陷时,得到的图像存在背景环境复杂、缺陷尺寸小等问题。为保证输电线路的安全运行,提出一种基于YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络(IDD-Net)。首先,引入基于注意力的尺度内特...
现有的检测方法在复杂背景的输电线路图像中识别绝缘子微小缺陷时,得到的图像存在背景环境复杂、缺陷尺寸小等问题。为保证输电线路的安全运行,提出一种基于YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络(IDD-Net)。首先,引入基于注意力的尺度内特征交互(AIFI)来处理高维特征,从而降低计算量;其次,使用双向加权路径特征金字塔网络(BiFPN)进行特征融合,并对下采样模块进行改进,增强网络的感知能力;最后,使用Focal-DIoU损失函数提高锚框质量。结果表明,与基线模型相比,IDD-Net的平均精度均值提高4.1%,精确率和召回率分别提高2.4%和6.5%,参数量和浮点运算量分别减少5.8%和2.3%,对于闪络缺陷的平均精度提高11.2%。由此说明所提方法参数量较小,性能更优异,鲁棒性更强。
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关键词
YOLOv7-tiny
绝缘子缺陷检测
基于注意力的尺度内特征交互
双向加权路径特征金字塔网络
mc下采样模块
轻量级网络
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职称材料
题名
基于改进YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络
1
作者
韩兴宇
陈为真
机构
武汉轻工大学电气与电子工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第16期105-112,共8页
基金
湖北省教育厅科技项目(B2020061)
湖北省自然科学基金项目(2022CFB449)。
文摘
现有的检测方法在复杂背景的输电线路图像中识别绝缘子微小缺陷时,得到的图像存在背景环境复杂、缺陷尺寸小等问题。为保证输电线路的安全运行,提出一种基于YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络(IDD-Net)。首先,引入基于注意力的尺度内特征交互(AIFI)来处理高维特征,从而降低计算量;其次,使用双向加权路径特征金字塔网络(BiFPN)进行特征融合,并对下采样模块进行改进,增强网络的感知能力;最后,使用Focal-DIoU损失函数提高锚框质量。结果表明,与基线模型相比,IDD-Net的平均精度均值提高4.1%,精确率和召回率分别提高2.4%和6.5%,参数量和浮点运算量分别减少5.8%和2.3%,对于闪络缺陷的平均精度提高11.2%。由此说明所提方法参数量较小,性能更优异,鲁棒性更强。
关键词
YOLOv7-tiny
绝缘子缺陷检测
基于注意力的尺度内特征交互
双向加权路径特征金字塔网络
mc下采样模块
轻量级网络
Keywords
YOLOv7-tiny
insulator defect detection
attention-based intra-scale feature interaction
bidirectional weighted path feature pyramid network
mc
down-sampling module
lightweight network
分类号
TN919.85-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络
韩兴宇
陈为真
《现代电子技术》
北大核心
2025
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