YOLOv4-tiny的绝缘子缺陷检测算法

作     者：刘维娜 钟宇宁 余兆钗 LIU Weina;ZHONG Yuning;YU Zhaochai

作者机构：福建信息职业技术学院物联网与人工智能学院福建福州350008 国网武平县供电公司福建龙岩364300 福建省信息处理与智能控制重点实验室福建福州350121 闽江学院计算机与大数据学院福建福州350121 

出 版 物：《武夷学院学报》 (Journal of Wuyi University)

年 卷 期：2024年第43卷第12期

页      面：17-24页

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：福建信息职业技术学院科研项目(Y22102) 

主　　题：绝缘子 电网运行安全 YOLOv4-tiny 特征金字塔 Focal损失 

摘      要：提出一种基于YOLOv4-tiny的绝缘子缺陷检测算法,该算法在YOLOv4-tiny的特征提取网络中加入有效通道注意力网络,明显增强从主干网络中提取的特征质量。在特征融合阶段,将原本的FPN改进成为两条特征融合路径双向特征金字塔结构,使不同尺度特征之间能够更加充分的融合。最后在损失函数的设计上,使用能够解决检测过程中出现的正负样本数量不均衡问题的Focal损失代替二元交叉熵损失函数。实验结果表明:所提算法在平均分类精度和漏检误检方面有较大的提升,性能表现优异。