基于改进YOLOv4算法的绝缘子故障检测研究

• 作者: 刘东东
• 来源期刊: 电工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 绝缘子故障 卷积算法 YOLOv4
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 系统解决方案|System Solution
• 页码范围: 151-155
• 页数: 5页
• 分类号: TM207
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2022.02.053

摘要

为解决目前人工处理分析无人机巡检图像效率低、 检测结果受人为因素影响较大的问题,提出了一种用于检测绝缘子缺陷的改进YOLOv4故障检测模型.通过改进普通卷积算法以提升检测速度,使用数据增强方法提高YOLOv4对绝缘子缺陷检测性能,解决实际检测环境中缺陷图像数量少且识别精度低的问题.试验结果表明,所提方法的缺陷检测精度和召回率分别为0.91和0.96,能够满足电力线路绝缘子缺陷检测的鲁棒性和准确性要求.