仪器仪表学报

作者：刘熹，陈晨，双丰

单位：刘熹,广西大学电气工程学院广西电力装备智能控制与运维重点实验室南宁530004,liuxilion@163.com,陈晨,广西大学电气工程学院广西电力装备智能控制与运维重点实验室南宁530004,chenchenanhui@163.com,双丰,广西大学电气工程学院广西电力装备智能控制与运维重点实验室南宁530004,

关键词：目标检测;YOLOv7-tiny;绝缘子检测;损失函数

基金：广西自然科学基金-青年基金项目(2023GXNSFBA026069)、广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0008)资助

针对现有绝缘子检测算法识别种类单一、定位精度差、鲁棒性差等问题，提出了一种改进YOLOv7-tiny的多种类绝缘子检测算法。首先，使用K-means++算法对先验框进行重聚类，获得更适用于多种类绝缘子数据集的先验框尺寸；其次，采用了基于动态非单调的聚焦机制设计的WIoUv3损失函数，解决训练过程中正负样本不均衡问题。在网络结构上，首先在骨干网络使用跨阶段特征融合模块(Cross-stageFeatureFusion-ConvNeXtBlock，CFFCB)捕获更多的上下文信息，对一些受到遮挡的绝缘子实现精准检测；同时，在颈部网络，提出了空间金字塔池化模块SPPCSPF(SpatialPyramidPoolingCrossStagePartial-Fast)替换了原有的SPPCSP(SpatialPyramidPoolingCrossStagePartial)，有效提高绝缘子与背景接近时的检测成功率，有效改善漏检情况。经过实验测试，与YOLOv7-tiny相比，改进后的网络模型的mAP提高了2.1%，达到了97.6%，有效提高了多种类绝缘子的检测精度。最后，利用改进后算法的检测结果在UR5机械臂上进行了抓取实验，实际抓取的成功率在90%左右，验证了算法的可行性。

来源：2024年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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