








摘 要:針對目前絕緣子缺陷檢測方法速度較低、網絡復雜度高且小目標缺陷難以準確檢測的問題,提出一種輕量化絕緣子缺陷檢測模型———P-YOLOv7-tiny。對主干網絡的高效層聚合網絡(Efficient Layer Aggregation Network,ELAN) 模塊進行輕量化處理,設計出PELAN 模塊以減少模型參數量,提高模型檢測速度;將坐標注意力(Coordinate Attention,CA)機制與原模型結構CSPSPP 進行融合,設計出CACSPSPPS 模塊使模型更加關注絕緣子缺陷特征,提高對缺陷的檢測準確率;采用定位損失函數(WIoUv3 Loss) 計算損失,將較小的梯度增益分配給低質量的錨框以減少有害梯度,提高模型的定位性能。實驗結果表明,P-YOLOv7-tiny 可以快速準確地檢測缺陷,其中mAP@ 0. 5 達到了98. 3% ,召回率達到了95. 3% ,模型參數量為3. 1 M,計算量為7. 0 GFLOPs。相較原模型YOLOv7-tiny,所提模型適合部署到邊緣設備對絕緣子缺陷進行實時檢測。
關鍵詞:絕緣子;缺陷檢測;輕量化;YOLOv7
中圖分類號:TM769 文獻標志碼:A
文章編號:1003-3106(2024)10-2305-10