基于特征精炼网络的绝缘子缺陷检测
姜香菊1
王瑞彤1
马彦鸿2
1.兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州 7300702.甘肃省特种设备检验检测研究院,兰州 730050
摘要：定期巡检绝缘子状态是保障电网安全运行的重要环节.针对航拍图像中绝缘子缺陷区域占比小和目标大小不一致造成的检测效果不理想的问题,提出一种基于特征精炼网络的绝缘子缺陷检测算法.首先,采用焦点调制网络(Focal Modulation Network,FocalNet)对不同粒度级别的空间上下文进行编码,并使用其与跨级部分通道的快速空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling Faster Cross Stage Partial Channel,SPPFCSPC)共同构建特征提取主干,提高网络的特征提取能力;然后,设计增强特征自适应融合金字塔,提出定位信息补充分支以解决缺陷特征丢失问题,同时引入高效的多尺度注意力(Efficient Multi-Scale Attention,EMA)构建不同分辨率的丰富语义特征图;最后,采用特征精炼检测头提取和聚合绝缘子及缺陷的多尺度特征信息,生成更具辨别力的特征以用于检测不同尺度的目标.研究结果表明,特征精炼网络的均值平均精度(mean Average Pre-cision,mAP)达到98.2％,能够对多尺度绝缘子及缺陷进行有效识别,为绝缘子航拍图像的多尺度检测提供参考.
关键词：绝缘子缺陷检测智能巡检多尺度目标检测特征精炼深度学习
分类号：TM755(输配电工程、电力网及电力系统)TP389(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-06-30
在线出版日期：2025-08-21（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 79-89 )
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