基于改进YOLOv5s的输电线路红外图像多目标检测

杨春萍; 刘凯波; 刘慕然

doi:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.03.015

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基于改进YOLOv5s的输电线路红外图像多目标检测

更新时间：2025-12-07

- 基于改进YOLOv5s的输电线路红外图像多目标检测
- Vol. 47, Issue 3, Pages: 105-112(2025)
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学电气与电子工程学院
  2. 华北电力大学国际教育学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.03.015
  CLC： M75;TP391.41;TP183
- Published：2025
- 稿件说明：
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杨春萍, 刘凯波, 刘慕然. 基于改进YOLOv5s的输电线路红外图像多目标检测[J]. 2025, 47(3): 105-112.
DOI：

杨春萍, 刘凯波, 刘慕然. 基于改进YOLOv5s的输电线路红外图像多目标检测[J]. 2025, 47(3): 105-112. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.03.015.

摘要

为提高输电线路红外图像检测的可靠性和准确性，从实用化以及多目标检测角度出发，提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路检测及故障识别方法YOLOv5s-ECW.首先在Backbone部分增加跨空间学习的高效多尺度注意力机制，增强模型提取特征和多尺度融合的能力，减少了计算开销；其次在Neck部分引入上下文增强模块，减少信息冲突，提高了小目标与远距离目标的检测精度；最后将损失函数替换为Wise-IoU

使模型聚焦于普通质量的锚框，提升了检测效果.实验与测试结果表明，本文提出的方法YOLOv5s-ECW与原YOLOv5s相比，平均精度、精确率、召回率分别提升了3.9%、4.0%、4.5%

并且针对5种电力设备以及可能故障点的检测能力得到不同程度的增强，方法更加实用化.

Abstract

关键词

Keywords

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