基于改进型YOLOV5网络的输电线塔防外破目标检测技术研究  

作　　者：刘庆 陈友坤 李义 姜继彬 李璘 

机构地区：[1]贵州电网有限责任公司毕节供电局

出　　处：《中国新通信》2023年第3期44-47,共4页China New Telecommunications

基　　金：2022年贵州电网有限责任公司毕节供电局电力技术开发项目“高压输电线路走廊多异常事件智能监控及通信技术研究”(0607002022030101SC00049)资助。

摘　　要：高压输电线路及杆塔常因自然条件、人为活动等因素影响,频繁产生大面积跳闸事件,损失极大,尤其因外力破坏为重。外力破坏的偶发性和不可预测性,造成运维成本增加、可靠性不高等问题。本文基于YOLOV5算法,利用CARAFE(Content-Aware ReAssembly of FEatures)改进上采样过程,使用SENet(Squeeze-and-Excitation Network)注意力机制重构原网络的CSP模块,并在自建的输电线塔数据集上进行模型的训练和测试。结果表明:改进的CARAFE-SE-YOLOV5模型比传统YOLOV5模型达到了更高检测精度,对人、汽车、工程车辆的识别准确率高达92%、96%、88%。

关 键 词：高压输电线 外力破坏 YOLOV5算法 上采样 注意力机制 

分 类 号：TM75[电气工程—电力系统及自动化] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]