风机叶片小目标缺陷精准检测算法研究  

作　　者：张特明 张对军 崔帅 黄科 雷洋 牛霈 

机构地区：[1]中国三峡新能源(集团)股份有限公司宁夏分公司,宁夏银川750011

出　　处：《中国新技术新产品》2024年第7期21-24,共4页New Technology & New Products of China

摘　　要：小目标检测作为目标检测任务中的一种,存在检测率低、特征信息不足和漏检率较高等问题。针对这些问题,本文提出一种改进YOLOv5的小目标检测算法,将聚集-分发(Gather-and-Distribute,GD)机制加入YOLOv5网络,该机制通过改进卷积和自注意力2种操作提高了多尺度融合能力,用于捕获不同尺度间像素级的关系,取得了延迟和准确性之间的理想平衡。改进后的算法在自制的砂眼数据集上进行试验,平均检测精度mAP指标达到98.8%,与基线模型相比,mAP值提高了2.5%,验证了改进算法的可行性。

关 键 词：砂眼 小目标 YOLOv5 GD机制 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]