改進(jìn)YOLOv5算法下的輸電線路外破隱患目標(biāo)檢測研究改進(jìn)YOLOv5算法下的輸電線路外破隱患目標(biāo)檢測研究

摘要：輸電線路外破隱患目標(biāo)檢測在電力運(yùn)行與維護(hù)中具有重要意義。本研究旨在改進(jìn)YOLOv5算法以提高輸電線路外破隱患目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率。將深度學(xué)習(xí)算法與遙感技術(shù)相結(jié)合，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv5算法的目標(biāo)檢測模型，并在實(shí)際數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，改進(jìn)的目標(biāo)檢測模型相比傳統(tǒng)方法具有更高的準(zhǔn)確性和較短的檢測時間，能夠?yàn)殡娏\(yùn)行與維護(hù)提供有效的支持。

1.引言

輸電線路起到了電力傳輸?shù)年P(guān)鍵作用，然而由于外部環(huán)境或人為因素等原因，容易發(fā)生外破隱患，如樹木倒塌、動物觸碰等。及時發(fā)現(xiàn)并處理這些外破隱患對保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。傳統(tǒng)的外破隱患檢測方法主要依賴于人工巡檢，耗時耗力且效率低下。因此，研究一種基于圖像識別的自動化目標(biāo)檢測方法，對于提高檢測效率和準(zhǔn)確性具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2.相關(guān)工作

目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個熱門研究方向。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種實(shí)時目標(biāo)檢測算法，通過將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為擬合回歸框的問題，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測。YOLOv5是YOLO系列算法的最新版本，主要改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和速度。

3.改進(jìn)算法

本文在YOLOv5的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要包括以下幾點(diǎn)：

3.1數(shù)據(jù)增強(qiáng)

通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式來擴(kuò)充訓(xùn)練樣本數(shù)量，提高模型對各種外破隱患的適應(yīng)性。采用隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、平移與縮放等方式對原始圖像進(jìn)行處理，生成多樣化的訓(xùn)練樣本。

3.2深度殘差網(wǎng)絡(luò)

引入深度殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，加深模型的網(wǎng)絡(luò)深度，并通過殘差連接解決了梯度消失和梯度爆炸的問題，提高了模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。

3.3多尺度預(yù)測

YOLOv5采用了多尺度預(yù)測的方式，提高了目標(biāo)檢測的精度。本文在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化了多尺度預(yù)測的策略，提高了模型對小尺寸目標(biāo)的檢測能力。

4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計與結(jié)果分析

本研究使用了一組真實(shí)的輸電線路外破隱患圖片數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在訓(xùn)練和測試階段，將數(shù)據(jù)按照一定比例劃分為訓(xùn)練集和測試集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，改進(jìn)的目標(biāo)檢測模型在準(zhǔn)確性和效率上均取得了顯著的提升。準(zhǔn)確率達(dá)到了XX%，檢測時間減少了XX%。

5.拓展應(yīng)用

本研究提出的改進(jìn)YOLOv5算法可以進(jìn)一步應(yīng)用于輸電線路外破隱患目標(biāo)檢測的實(shí)際工程中。通過結(jié)合遙感技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對大范圍電網(wǎng)的高效自動化監(jiān)測，為電力運(yùn)行與維護(hù)提供可靠的支持。

6.結(jié)論

本研究改進(jìn)了YOLOv5算法，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv5算法的輸電線路外破隱患目標(biāo)檢測模型，實(shí)驗(yàn)證明該模型在準(zhǔn)確性和效率上均具有優(yōu)勢。該模型能夠?yàn)殡娏\(yùn)行與維護(hù)提供有效的支持，具有廣泛的應(yīng)用前景。

7.本研究基于改進(jìn)的YOLOv5算法提出了一種用于輸電線路外破隱患目標(biāo)檢測的模型。通過引入殘差連接和多尺度預(yù)測技術(shù)，改進(jìn)的模型在準(zhǔn)確性和效率上都有顯著提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在準(zhǔn)確率達(dá)到了XX%的同時，檢測時間減少了XX%。該模型的應(yīng)用具有廣泛的