螺栓在输电线路中起着至关重要的作用,一旦某个螺栓被损坏,就可能出现漏电及线路松动等隐患,影响整个电路的安全。为快速准确地检测螺栓,提高巡检效率,保障输电线路的稳定运行,提出了一种基于改进YOLOv7网络的输电线螺栓检测方法。首先,在YOLOv7的头部层中集成了注意力机制,加强了骨干特征提取,使网络能够专注于相关的目标对象;其次,提出用SiLU(Sigmoid Linear Unit)激活函数取代YOLOv7网络中原有的激活函数,提高螺栓的检测性能。实验结果表明,mAP(平均精确率均值)为94%,F_(1)-Score(F_(1)值)为86%,Precision(精确率)为88%,Recall(召回率)为84%,平均检测时间为0.025 s,超过了其他模型。改进后的YOLOv7模型具有出色的螺栓检测精度,使巡检机器人能够在输电线中有效地检测螺栓。
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