基于YOLOv7-EPAN的光伏板红外图像缺陷检测

光伏板是光伏电站重要组成部件,需定期对其进行检测,保证光伏电站安全运行。针对航拍光伏图像复杂背景下小目标难检测的问题,提出一种基于YOLOv7-EPAN的光伏板红外图像缺陷检测方法。首先提出融合CSWin Transformer的扩展高效网络CS-ELAN模块,捕获全局有效信息抑制背景信息;其次以CS-ELAN为基础构建高效路径特征聚合网络EPAN(Efficient path aggregation characteristic pyramid network),加强不同特征层的信息交互,丰富语义特征信息,提高特征表达能力;最后优化损失函数,使模型关注高质量先验框,提高小目标定位精度。在航拍光伏红外数据集上进行实验,结果表明:相比于原YOLOv7模型,所提方法的mAP50、mAP50:95分别提高了6.4%、3.3%,表明所提方法能较好地解决航拍光伏图像复杂背景下小目标缺陷漏检的问题。