基于Transformer与信息融合的绝缘子缺陷检测方法

作     者：陈天航 曾业战 邓倩 钟春良 CHEN Tianhang;ZENG Yezhan;DENG Qian;ZHONG Chunliang

作者机构：湖南工业大学电气与信息工程学院湖南株洲412007 湖南工业大学轨道交通学院湖南株洲412007 

基　　金：湖南省自然科学基金(2020JJ4276) 

出 版 物：《电气技术》 (Electrical Engineering)

年 卷 期：2024年第25卷第8期

页      码：11-17页

摘      要：针对现有绝缘子航拍图像背景复杂,闪络、破损缺陷检测困难的问题,本文提出一种全局与局部信息融合(GLIF)-YOLOv8s绝缘子缺陷检测算法。该算法采用EfficientFormerV2作为主干网络,以提高模型对全局信息的提取能力;基于全局与局部信息设计特征增强模块,通过信息融合减少深层网络信息的丢失。在绝缘子缺陷数据集上进行消融实验与对比实验,结果表明:本文算法在绝缘子缺陷数据集上的平均精度均值为91.6%,其对闪络和破损缺陷的检测平均精度分别达到82.3%和92.9%;与其他主流算法相比,本文算法的检测框置信度更高。

主 题 词：绝缘子 缺陷检测 YOLOv8s Transformer 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203138895...