基于注意力机制的YOLOv5的输电线路销钉缺陷检测

实现输电线路螺栓缺销缺陷的自动检测,及时高效地排除故障,是电力系统的一个难题,也是电力系统长期的研究目标。借助深度学习目标检测算法YOLOv5,利用航拍图像对螺栓缺销进行缺陷检测,依据航拍图像分辨率较高且缺销区域占比较很低的问题,提出一种裁剪大图、基于注意力机制的非极大值抑制去重的YOLOv5模型检测方法,实现销钉缺失的自动分类和检测定位。采用基于注意力机制的YOLOv5模型检测销钉缺失的检测精度达到92.45%,平均准确率达到91.33%,明显提高了缺销的检测mAP,对实现电力系统巡检的智能化具有较高的应用价值。