基于SA-YOLOv5s的输电线路绝缘子损害识别方法

杨云皓; 韩国政; 朱国防

doi:10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2025.05.003

齐鲁工业大学学报 ›› 2025, Vol. 39 ›› Issue (05) : 20 -29. DOI: 10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2025.05.003

基于SA-YOLOv5s的输电线路绝缘子损害识别方法

杨云皓, 韩国政, 朱国防

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摘要

输电线路的绝缘子损坏给电力系统带来诸多安全隐患，引发电弧、火灾等危害。实时高效的绝缘子损害识别技术成为解决该问题的关键。在大量实验的基础上，提出一种基于SA-YOLOv5s的输电线路绝缘子损害识别方法，该方法在YOLOv5s模型的卷积模块中引入CBAM注意力机制，提高模型特征提取能力；使用GhostC3模块替代主干网络的C3模块，降低模型复杂度；使用C2f残差模块替代颈部网络的C3模块，提高检测准确性；使用MPDIoU损失函数替代CIoU定位损失函数，提高检测精度；融合改进多尺度的SAHI切片超推理，提高预测结果的精度与准确度。实验结果表明，改进SA-YOLOv5s模型在数据集上检测的P_mA0.5值为95.2%,P_mA0.5:0.95值为61.9%,检测速度为98帧/s,且绝缘子、绝缘子破裂、表面闪络损坏的预测准确度分别达到99.2%、100%与100%。改进模型满足复杂环境下对小目标及密集目标的检测需求。