基于改进YOLOv5s的保护屏柜设备检测模型

针对电力保护屏柜及其内部装置相似度高、分布密集的特点,提出一种基于YOLOv5s模型的保护屏柜检测模型YOLOv5s-PBC。该模型选取轻量级网络PP-LCNet作为主干网络,减少网络参数,提高检测速度;采用加权双向特征金字塔(BiFPN)结构作为特征融合的基本单元,提高模型的感知能力;引入CARAFE上采样算子进行上采样,解决上采样信息丢失问题。实验结果表明,该模型有较好的识别效果,均值平均精度(m AP)达到92.6%,fps达到50.25,模型大小仅为17 MB,适合在移动嵌入式设备上部署,具有一定的实用价值。