基于改进YOLOv5s的高压柜目标检测算法

边慧龙; 杜娟娟; 赵旭东; 吴晓强

doi:10.14045/j.cnki.15-1220.2026.04.008

内蒙古民族大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 41 ›› Issue (4) : 59 -67. DOI: 10.14045/j.cnki.15-1220.2026.04.008

基于改进YOLOv5s的高压柜目标检测算法

边慧龙, 杜娟娟, 赵旭东, 吴晓强

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摘要

针对电力设备图像中背景干扰及机器人视觉检测锁芯、指示灯不准确的问题，提出一种改进YOLOv5s的高压柜目标检测算法。通过将普通卷积替换为线性可变形卷积，提升对锁芯等目标的特征提取能力；引入上下文锚点注意力模块，增强模型对高压柜远程上下文信息的理解；并采用基于动态非单调聚焦机制的边界框损失函数，提高在数据质量不均情况下的定位精度。实验结果显示，在自建变电站高压柜数据集上，改进后的模型性能优于原始YOLOv5s。mAP@50达到80.01%，提升1.2%;mAP@50:0.95达到43.67%，提升12.4%，表明该方法具有较高的检测精度。