基于YOLOv5-seg的架空覆冰导线目标检测算法

叶昊亮; 李特; 李泽宇; 巢亚锋; 梁加凯; 王尊

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基于YOLOv5-seg的架空覆冰导线目标检测算法

更新时间：2026-04-25

- 基于YOLOv5-seg的架空覆冰导线目标检测算法
- Vol. 28, Issue 2, Pages: 34-40(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
  2. 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院
  3. 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP391.41;TM752
- Published：2026
- 稿件说明：
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叶昊亮, 李特, 李泽宇, et al. 基于YOLOv5-seg的架空覆冰导线目标检测算法[J]. 2026, 28(2): 34-40.
DOI：

叶昊亮, 李特, 李泽宇, et al. 基于YOLOv5-seg的架空覆冰导线目标检测算法[J]. 2026, 28(2): 34-40. DOI：

摘要

针对现场高压输电架空线路覆冰状态实时监测与预警问题，提出一种基于改进YOLOv5网络的架空线路覆冰图像深度学习识别模型(YOLOv5-seg)。通过构建现场实际覆冰数据集，结合YOLACT分割算法，训练改进后的YOLOv5网络，建立了能够自动检测和准确分割覆冰输电线路的模型，并与同类算法进行对比。试验结果表明，该模型能够有效完成架空线路覆冰状态检测与分割；相较于同类模型，改进后模型所占存储空间小、检测速度快，可为输电线路覆冰状态远程监测和预警提供支持。

Abstract

关键词

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references

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