用于输电线路缺陷图像检测的改进YOLO模型

郭灏琨; 朱永利; 张文茜

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用于输电线路缺陷图像检测的改进YOLO模型

更新时间：2026-05-29

- 用于输电线路缺陷图像检测的改进YOLO模型
- Vol. 42, Issue 5, Pages: 47-57(2026)
- 作者机构：
  
  华北电力大学大学计算机系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TM75;TP391.41;TP183
- Published：2026
- 稿件说明：
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郭灏琨, 朱永利, 张文茜. 用于输电线路缺陷图像检测的改进YOLO模型[J]. 2026, 42(5): 47-57.
DOI：

郭灏琨, 朱永利, 张文茜. 用于输电线路缺陷图像检测的改进YOLO模型[J]. 2026, 42(5): 47-57. DOI：

摘要

针对输电线路无人机巡检中缺陷尺度变化大、深度学习模型复杂度高和难以实时部署的问题，提出了一种基于改进YOLOv11的轻量化多缺陷图像检测算法。首先，在C3k2中引入小波卷积，形成C3k2＿WT模块，以加强模型面对多尺度目标的检测鲁棒性；然后，使用空间与通道协同注意力SCSA替换PSABlock的注意力层，构成C2PSASCSA模块，以提升多尺度缺陷检测的精度；随后，将广义特征金字塔网络集成至特征融合网络中，以实现高效的多尺度信息融合；最后，采用通道剪枝技术，实现模型的检测精度与复杂度的动态平衡。实验结果表明，该模型在巡检数据集上实现了参数量与GFLOPs下降29%与30%的同时，mAP@0.5达到82.1%，提高了5.2%。在对比实验和消融实验中，模型性能优于YOLOv11n及其他主流模型，说明改进算法具有有效性。

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