改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法_中国煤炭行业知识服务平台

改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法

作者

张梅齐至家何盼霞
单位

安徽理工大学电气与信息工程学院
摘要

针对在复杂背景下绝缘子缺陷检测中出现的漏检、误检问题，提出了一种基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法。首先，在原算法上加入全维动态卷积，在不增加计算量的前提下提高算法的特征提取能力与检测精度；然后，引入解耦检测头，避免因头部耦合带来的检测精度下降问题；最后，融合通道注意力模块(CA),并探究CA在算法不同部位对算法性能的影响，进一步提高算法的特征提取能力，增强算法对小目标的检测能力。实验表明，该算法在公开数据集上的检测精度达到了95.0%,相比于原算法提升了2.5%,平均检测速度达到8.4ms,有着较好的检测精度和实时性，且有效解决了漏检与误检的问题。在主流目标检测算法比较中，改进后的算法综合性能有很大的优越性。
关键词

绝缘子缺陷检测 YOLOv5 ODConv 解耦检测头 CA
基金项目(Foundation)

安徽高校自然科学研究项目(KJ2020A0309)；国家自然科学基金资助项目(51874010)；
文章目录

1 YOLOv5目标检测算法
2 改进的YOLOv5目标检测算法
2.1 全维动态卷积ODConv
2.2 头部解耦
2.3 CA注意力机制
3 实验与分析
3.1 实验环境
3.2 数据集
3.3 模型算法评价指标
3.4 实验结果与分析
1)融合注意力模块的实验分析
2)消融实验
3)对比实验
4)图像检测结果对比实验
4 结论与展望
引用格式

张梅,齐至家,何盼霞.改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法[J].安徽理工大学学报(自然科学版),2023,43(04):10-18.