【摘 要】
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在我国特高压工程的不断建设中,输电里程也在飞速增长。绝缘子作为输电线路中支撑与电气绝缘的重要部件,长期工作在恶劣环境中,极易发生各种故障,对输电线路的安全、稳定带来极大的隐患,故对绝缘子状态的实时检测就显得尤为必要。本文以输电线路中的绝缘子识别与破损检测方法为研究对象,在现有的YOLOv4算法的基础上进行轻量化改进与精度提升的优化,实现绝缘子及其破损小目标在边缘端的实时检测。本文主要工作如下:（1
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在我国特高压工程的不断建设中,输电里程也在飞速增长。绝缘子作为输电线路中支撑与电气绝缘的重要部件,长期工作在恶劣环境中,极易发生各种故障,对输电线路的安全、稳定带来极大的隐患,故对绝缘子状态的实时检测就显得尤为必要。本文以输电线路中的绝缘子识别与破损检测方法为研究对象,在现有的YOLOv4算法的基础上进行轻量化改进与精度提升的优化,实现绝缘子及其破损小目标在边缘端的实时检测。本文主要工作如下:（1）针对现有YOLOv4模型参数量与计算量较大的问题,对比研究了剪枝压缩与轻量化网络替换的两种方案进行轻量化改进,实验结果表明两种模型的参数压缩量分别达到90%和73%。（2）针对模型剪枝导致模型精度下降的问题,分别引入了融合不同维度特征信息的自注意力机制及放大目标特征的通道、空间注意力机制。横向对比选取了两种分别提高绝缘子与破损目标的改进方式进行融合使用,提升了绝缘子及其破损的识别精度。（3）针对结构再设计的轻量化改进方案,以Dense Net替换主干网络缩减模型参数量,在特征提取网络中嵌入轻量化注意力模型SA-Net提高目标辨识能力,在目标检测模块中增加浅层特征图,加强模型对破损小目标的识别能力。实验结果表明,该方案在缩减模型参数量的同时模型准确率仍有提升。
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