基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法

摘要

绝缘子缺陷检测是电网巡检过程中重要的一环，为提高绝缘子缺陷检测的精度，该文提出一种基于改进YOLOv5算法的绝缘子缺陷检测算法——YOLOv5t,能够在保证网络运行速度的条件下，提升网络的检测精度.该算法在YOLOv5s的基础上，将三重注意力机制(triplet attention)添加到骨干网络中，给予每个特征通道不同的权重，以提高网络的检测精度；并采用CIoU Loss作为网络回归损失的损失函数，提升网络的收敛速度；同时将Soft-NMS作为网络的预测结果处理方法，降低网络的漏检率.YOLOv5t与几种常用的缺陷检测网络的对比实验结果表明，YOLOv5t的准确率达到97.2%,召回率达到98%,平均精度均值达到99.1%,较YOLOv5s算法分别提升了0.9%、5.1%和2.1%,并且检测速度没有受到影响.

关键词

缺陷检测 / YOLOv5 / 三重注意力机制

基金资助

国家自然科学基金项目(61901165); 湖北工业大学博士科研启动基金项目(BSQD2020014)