基于改进YOLOv5s的绝缘子及其破损检测
李晋
王玲桃
张朋朋
山西大学电力与建筑学院 太原 030006
摘要：绝缘子作为架空线路的重要元件之一,用来保持带电体与杆塔之间良好的绝缘.但绝缘子常年暴露于自然环境中,发生故障的概率较高.针对绝缘子受环境外力影响发生破损进而影响输电线运行安全稳定性急需解决的对绝缘子破损的识别问题,在目标检测算法YOLOv5s(You Only Look Once v5s)的基础上,将网络中C3模块中的卷积替换为多头注意力层(Multi-Head Self-Attention,MHSA),提高算法对图像全局信息的关注;引入注意力机制CBAM(Convolutional Block Atten-tion Module),增强目标在通道与空间双维度上的注意力特征融合;将网络的损失函数替换成SIoU(Scylla Intersection over Union),在损失函数成本中引入方向性,改进算法的训练推理性能.实验结果表明:与原YOLOv5s相比,改进后的模型在保证查准率及检测速度平稳的同时,减少了模型参数量,查全率提高了13.3%,平均精度提升了7.5%,识别效果明显提升,有效解决了绝缘子故障识别所带来的问题.
关键词：绝缘子破损YOLOv5s注意力机制损失函数多头注意力层
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2026-03-09（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 3582-3589 )
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