深度学习目标检测算法在架空输电线路绝缘子缺陷检测中的应用研究综述

传统架空输电线路绝缘子缺陷检测一般通过人工巡检方式进行。架空输电线路的数量增长使巡检规模更加庞大、巡检环境更加复杂,放大了传统绝缘子缺陷检测方法人力成本高、检测效率低的不足。无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)等新型巡线方式依靠深度学习目标检测算法识别架空输电线路绝缘子缺陷,能够有效应对人工巡检的不足,是绝缘子缺陷检测的发展趋势。鉴于此,围绕架空输电线路绝缘子缺陷检测场景,首先梳理常用的深度学习目标检测算法,比较不同算法的检测策略、检测精度与检测速度;然后结合云–边–端协同架构说明算法的改进需求与相应改进方法;最后针对现有绝缘子检测方面的不足,展望了输电线路绝缘子中多类型缺陷的识别问题,并在这一研究趋势下进一步探讨了模型边缘端轻量化与针对小样本数据下的算法研究价值。     

基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法

无人机巡检已经成为当下输电线路巡检的主流方式，绝缘子缺陷的检测是无人机巡检中的重要环节。因此，提出了一种基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法。首先，使用轻量型的Ghost卷积代替普通卷积；然后，使用重复加权BiFPN（双向特征金字塔网络）替换原特征提取网络，提高网络对不同尺度的特征提取能力；最后，引入CA（坐标注意力机制）提高了主干特征提取效率。实验结果表明，绝缘子检测的平均精度值提升了1.7个百分点，模型大小减少了13.1%，改进后的算法模型在提升检测精度的同时更加轻量化，可实现绝缘子缺陷的快速检测。     

基于改进YOLOv5的输电线路绝缘子 识别方法

针对输电线路绝缘子识别准确率低、识别花费时间长的问题,提出一种改进的YOLOv5绝缘子识别方法。首先,通过引入超分辨率卷积网络提升数据集中图像样本质量;其次,通过引入k3-Ghost结构替换原始网络BCSP模块中的普通卷积,减少模型主干网络参数量,在主干网络尾部引入SENet注意力模块,加强模型对于通道信息的关注提升目标检测性能;在颈部网络引入DC-BiFPN结构替换原始结构,对不同尺度特征赋予不同权重以使多尺度特征进行更好的融合,提升绝缘子识别效果。最后,使用CIOU作为回归损失函数,加快网络收敛速度。实验结果表明：本文提出的方法在保证绝缘子识别准确率的同时拥有更高的识别速度,检测准确率达到89.5%,检测速度达到35.7FPS,验证了改进方法的有效性。     

基于边缘计算和改进YOLOv5s算法的输电线路故障实时检测方法

随着输电线路无人机巡检工作的常态化,暴露出故障图像检测实时性、模糊目标检测精准性难以满足实际工作需求的问题。文章提出一种基于边缘计算和改进YOLOv5s算法的输电线路故障实时检测方法。以YOLOv5s为基础检测模型,基于Ghost轻量化模块重构模型获取数据特征的卷积操作过程,提高了模型的检测速度;采用基于KL散度分布的损失函数作为目标框定位损失函数,提升了模型对模糊图像检测的精度。将改进的YOLOv5s算法部署于华为Atlas 200 DK边缘模块中,对绝缘子自爆、防震锤脱落、鸟巢3类故障进行检测,其平均精度均值可达84.75%,检测速度为34 frame/s。结果表明,改进的算法在保证检测实时性的同时,能够提升对模糊故障目标图像的检测精度,满足无人机搭载边缘设备的输电线路巡检需求。     

改进YOLOv3模型在无人机巡检输电线路部件缺陷检测中的应用研究

针对传统输电线路无人机巡检图像检测方法存在的精度低、计算时间长和训练样本少等问题,提出了一种用于输电线路部件绝缘子缺陷识别的改进YOLOv3模型。引入K-means++算法解决小目标不敏感问题,引入Focalloss函数解决样本不均衡问题,引入Mish激活函数提高模型精度,引入注意力机制Senet提高特征提取性能。通过对改进前后模型性能的比较分析,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测速度上能够满足实时检测的需要,且检测精度最优,检测时间为0.079 s,检测平均准确度均值为94.40%。该研究能够满足输电线路无人机巡检图像缺陷自动检测的需要。     

基于改进YOLOv3的输电线路部件实时检测

针对基于深度学习的目标检测技术应用于工业领域无法在移动端嵌入式设备上实现高效且准确的检测这一问题,提出一种基于YOLOv3改进的输电线路部件实时检测算法轻量级特征融合检测模型LFF-DM(Lightweight Feature Fusion Detection Model)。一方面通过改进式的k-means算法得到聚类结果;另一方面结合深度可分离卷积和倒残差块设计出轻量化的网络结构。通过在自建的包含绝缘子、悬垂线夹、防震锤、鸟巢与导地线的专业巡检数据集上进行实验,结果表明在NVIDIA Jetson AGX Xavier设备上可以实现25FPS的检测速度及90.48%mAP的检测精度,适用于输电线路移动端实时精确巡检。     

应用于绝缘子缺陷检测的轻量化YOLOv4研究

针对YOLOv4主干网络庞大、参数量多,应用于绝缘子缺陷检测中无法满足实时性要求的问题,提出一种轻量化的YOLOv4检测模型。首先,引入含ECA集成组件的GhostNet作为特征提取网络,保证特征提取能力的同时大幅减少模型参数,加快模型推理速度。其次,使用K-means++聚类算法确定出初始锚框尺寸,以适应绝缘子缺陷大小,提升缺陷定位精度。最后,在交叉熵损失函数的基础上引入Quality Focal Loss改进损失函数,进一步提升模型检测性能。实验结果表明,改进后的轻量化YOLOv4与原始YOLOv4相比,模型大小压缩至原来的62.47%,每秒帧率提升了68.83%,绝缘子缺陷检测的准确率提升了1.07%,在显著提升检测速度的同时保证了算法检测精度,且在小目标和复杂背景下表现突出。     

基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测

随着无人机搭载目标检测算法在输电杆塔绝缘子巡检领域的发展,针对绝缘子缺陷检测速度较低,网络复杂度高且缺陷小目标难以准确检测的问题,提出一种基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的YOLOv5-3S-4PH模型进行绝缘子缺陷实时检测。首先将重构的ShuffleNetV2-Stem-SPP(3S)网络作为YOLOv5的主干网络,显著减小了网络的参数量和计算量;其次引入针对小目标的增强多尺度特征融合网络以及4个预测头,来增强网络对绝缘子缺陷的感知能力,并结合Mosaic-9数据增强、CIoU损失函数进一步补偿轻量化导致的检测精度损失;最后将其应用到自制绝缘子数据集进行验证。实验结果表明,该文所提出的模型相对于未改进的YOLOv5,全类平均精度提高了3%,检测速度提高了81.8%,参数量、计算量分别压缩了82.4%、67%。因此,所提出的模型更适合部署在无人机平台上进行绝缘子缺陷的实时监测。     

基于人工污秽试验的750 kV耐张瓷绝缘子紫外检测技术

750 kV 输电线路的运行过程中需要对绝缘子进行及时有效的检测,紫外检测是一种快速高效的绝缘子放电检测技术,如何将这种方法应用到750 kV绝缘子检测中尤为重要。通过对750 kV瓷绝缘子进行人工污秽试验的紫外检测结果进行研究,提出了紫外光子数相对波动性以及帧光斑面积均值这2个评估绝缘子放电严重程度的特征量,发现2个特征量均可以有效地评估绝缘子放电严重程度。其结论对紫外检测技术在750 kV绝缘子检测中的应用具有重要意义。     

基于改进YOLOX网络的雾天绝缘子缺陷检测

绝缘子作为输电线路中重要的元器件,对绝缘子缺陷的识别和定位在电网巡检方面有重要意义。为了对雾天情况下绝缘子状态进行准确定位识别,改进了YOLOX目标检测网络。首先,为了加快网络的训练速度,改进了激活函数;其次,为了解决小目标样本相较于整体样本较少和样本不均衡的问题,改进了图像增强方法和损失函数;最后,将改进的YOLOX网络在数据集上与4种目标检测网络进行比较。实验结果表明,在雾天数据集上,改进后YOLOX的准确度、平均准确率和每秒处理图片张数都有一定提升,符合无人机巡检的要求。     

基于改进U-Net的轻量级输电线分割算法

为了提高输电线路的巡检效率,保证输电线的分割精度和速度,本文提出基于改进U-Net的轻量级网络GU-Net。首先,以U-Net网络为基础,在编码器部分引入轻量化主干提取网络Ghost-Net;然后采用双线性插值方法完成上采样,并利用深度可分离卷积代替部分普通卷积;最后在训练过程引入多损失函数以解决输电线和背景像素占比不平衡问题,并采用迁移学习策略训练模型。在E-Wire输电线数据集上测试,GU-Net网络的MIoU和F1-score分别为80.04%和87.77%,与现有的轻量化输电线语义分割网络Wire-Detection相比分别提升了4.26%和2.96%,且分割速度几乎没有损失,参数量约是它的20%。实验结果表明,本文提出的算法能够实现快速高效、轻量化地分割出复杂图像中的输电线。     

基于改进型YOLO v3的绝缘子异物检测方法

绝缘子作为输电线路重要的组成部件,其功能完整性对电网的安全运行至关重要。绝缘子所处的户外环境极易导致其存在异物搭挂,有必要监控绝缘子的运行状态。提出一种基于改进型目标检测算法(YOLO v3)的绝缘子异物检测方法:Dense-YOLO v3,设计密集网络(Dense-net)替代原网络其中一个卷积层,实现绝缘子的多层特征复用和融合,提高了检测精度。扩增了训练集以提升网络的训练效果;提出误检代价函数以度量误检的风险。实验结果表明,Dense-YOLO v3在测试集上的检测精度达到94.54%,误检代价低于YOLO v3和Faster-RCNN,可初步应用于输电线路的无人机巡检作业。     

基于改进YOLOv4模型的输电线路杆塔图像缺陷检测方法研究

针对现有输电线路无人机巡检图像缺陷检测方法存在的精度低、耗时长等问题,为了实现输电线路杆塔鸟巢的快速和准确识别,基于无人机巡检图像采集与处理系统,提出了一种改进的YOLO4模型用于输电线路杆塔图像的鸟巢检测。采用轻型MobileNetV2网络替换CSPDarkNet53网络,提高特征提取速度,在SPP模块中采用平均池化替换最大池化,提高算法对小目标的检测精度,引入注意力机制CBAM增强特征表达。通过试验验证了所提方法的可行性和优越性。结果表明,所提方法与常规检测方法相比,在输电线路杆塔图像缺陷检测中具有更优的检测精度和速度,检测精度达到94.40%,检测速度为60 FPS。所提研究为输电线杆塔缺陷检测方法的发展提供了一定的参考。     

基于改进YOLOv4的轻量化目标检测算法

为解决YOLOv4目标检测网络结构复杂、参数多、训练所需的配置高以及实时检测图片的传输帧数低,难以实现工业上的应用普及等问题,提出一种基于YOLOv4改进的轻量化算法SL-YOLO。在原始的YOLOv4网络上进行改进和优化,使用ShuffleNetv2轻量级网络替换YOLOv4原始骨干网络,将SENet模块融入ShuffleNetv2,降低网络计算复杂度,在网络层中加入Swish激活函数,使模型收敛效果更好;同时用简化后的加权双向特征金字塔结构改进原模型的特征融合网络,优化目标检测精度;通过消融实验判定各通道的重要性,对冗余剪枝,将模型进行压缩。在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行对比实验,改进后的模型与原始YOLOv4相比,模型内存减少89.4%,浮点运算量下降88.4%,检测速度提升了近2倍。实验结果表明,改进后的YOLOv4模型能够在保持较高的精度下有效减少模型推理计算量,大大提升模型检测速度。     

基于改进YOLO算法的光纤环绕制缺陷检测

作为光纤陀螺仪的核心部件,光纤环的绕制质量对光纤陀螺的精度至关重要。为了保证光纤环绕制的准确率和效率,提出了一种基于改进YOLO算法的目标检测方法。该方法采用Shufflenetv2网络来替代YOLO主干网络中的卷积层和池化层,提升了网络的特征提取能力;加入Focus模块提升训练速度;采用K-means聚类算法对原始锚框进行聚类,得到适用于光纤绕制缺陷的预测框,提高缺陷检测的准确率;同时修改损失函数,使用CIOU来计算定位损失,使用Focal Loss作为置信度损失和分类损失函数,加快网络收敛;并进行了数据增强,增强了网络的泛化能力。实验结果表明,改进后的YOLO算法的平均准确率达到了99.63%,相比于原始的YOLOv3-tiny算法提升了2.06%,检测速度达到91 fps,这将保证了光纤环的绕制系统的实际应用。     

复杂环境背景下绝缘子缺陷图像检测方法研究

针对处于复杂的环境背景下的电力绝缘子以及绝缘子缺陷的检测存在检测精度低、检测速度不高的实际问题,提出了一种改进YOLOv4(you only look once v4)算法的电力绝缘子图像以及存在缺陷的绝缘子检测的方法。通过制作电力绝缘子以及绝缘子存在缺陷的数据集,使用K-均值聚类(K-means)算法对电力绝缘子图像样本进行聚类,获得不同大小的先验框参数;然后通过改进平衡交叉熵(balanced cross entropy, BCE)引入一个权重系数,来增加损失函数的贡献程度;最后,通过增加空间金字塔池化结构(spatial pyramid pooling, SPP)前后的卷积层来加深网络的深度。实验结果表明,改进模型的单张检测时间为3.27 s,对于绝缘子缺陷平均检测精度比原始的YOLOv4算法提升了24.36%。同时通过改进后的YOLOv4算法在测试集上的平均精度均值(mean average precision, mAP)的值为84.05%,比原始的YOLOv4算法提升了17.83%,充分说明了能够很好的定位和识别电力绝缘子图像存在的缺陷。