改进YOLOv11n在输电线路绝缘子主要缺陷检测中的应用研究
随着电力巡检智能化需求的增长，深度学习缺陷检测技术在输电线路巡检中得到广泛应用。然而，传统目标检测算法在小目标检测中，尤其在复杂背景和目标信息稀缺环境下，存在检测精度不高的问题。文中在YOLOv11基础上进行3项改进，提出一种改进YOLOv11的绝缘子缺陷检测方法。首先，引入C2PSA-CAA模块，结合通道注意力与特征聚合技术，提升小目标特征提取能力；其次，改进Focal-EIOU损失函数，优化了长宽比匹配，提高了预测框精度及对难检测目标的学习能力；最后，引入HS-FPN特征融合模块，提升了不同尺度小目标检测性能。实验结果表明，改进后的YOLOv11n模型在精度上较原YOLOv11模型精度提升...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , |
|---|---|
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Chinês |
| منشور في: |
Editorial Department of High Voltage Apparatus
2025-10-01
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| سلاسل: | Gaoya dianqi |
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| الوصول للمادة أونلاين: | http://www.zgydq.com/zh/article/doi/10.13296/j.1001-1609.hva.2025.10.016/ |
| الوسوم: |
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