智能检测技术支持下的输电线路外破点位快速精准识别分析

本研究基于改进YOLOv5的智能检测技术,实现输电线路外破点位的快速精准识别。针对户外复杂环境下输电线路外破隐患检测的挑战,提出结合领域自适应和注意力机制的算法优化策略,以提高检测的准确性和鲁棒性。首先通过集成卷积块注意力模块增强特征提取能力,以应对复杂背景干扰。同时,采用多尺度特征域自适应策略,结合域自适应神经网络策略,通过迁移学习实现跨域检测。此外,对传统的非极大值抑制方法进行改进,引入DIOU-NMS以提升多类别检测性能。改进后的算法在精度、召回率和平均精度均值(mAP)等指标上均优于传统YOLOv5算法。具体来说,精度从86.7%提升至92.7%,mAP从82.7%增至92.2%,召回率也从82.7%提高至86.9%。模型整体性能的提升表明了改进措施的有效性,为输电线路外破隐患的智能检测提供高效且准确的解决方案。