基于改进YOLOv7的变电设备红外图像轻量识别检测方法

变电站设备准确的红外热图像识别与检测是其温度状态智能分析的先决条件。为了克服复杂背景的干扰,提出了改进的轻量级YOLOv7方法,以提高在复杂红外背景下变电站设备的识别效果。提出的方法引入了高分辨率P2检测头来改进小目标检测,无参数注意模块SimAM在复杂红外背景中更好地提取不同变电设备目标特征,CARAFE模块在上采样过程中减少特征信息的损失,进一步增强算法的鲁棒性。实验及测试结果显示提出的模型比原始YOLOv7-tiny高出2.6%检测精度,实现了101 FPS(帧数)的实时推理速度,证明了所提出的模型在变电站设备的红外图像目标识别方面的优势,特别是较小的变电设备,并且提出的模型比其他轻量级模型拥有更高的识别检测精度。