改进YOLOv8网络在绝缘子缺陷检测中的应用

朱泓宇; 程换新; 骆晓玲

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231125

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改进YOLOv8网络在绝缘子缺陷检测中的应用

更新时间：2026-02-25

- 改进YOLOv8网络在绝缘子缺陷检测中的应用
- Issue 5, Pages: 183-187(2024)
- 作者机构：
  
  1. 青岛科技大学自动化与电子工程学院
  2. 青岛科技大学机电工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231125
  CLC： TP391.41;TM216
- Published：2024
- 稿件说明：
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朱泓宇, 程换新, 骆晓玲. 改进YOLOv8网络在绝缘子缺陷检测中的应用[J]. 2024, (5): 183-187.
DOI：

朱泓宇, 程换新, 骆晓玲. 改进YOLOv8网络在绝缘子缺陷检测中的应用[J]. 2024, (5): 183-187. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231125.

摘要

绝缘子缺陷目标小、分布零散等问题一直影响检测精度的提升，针对已有绝缘子缺陷检测方法的不足，基于注意力机制与多尺度融合方法，将YOLOv8网络增加了小目标检测层，并添加注意力与卷积混合模块(ACmix)。提出了加权双向路径聚合网络(Bi-PANet)替代路径聚合网络(PANet)

防止特征融合过程中原始特征的丢失，提高多尺度目标特征的融合度。使用Wise-IOU作为回归损失函数，减少低质量标注的影响，加快网络收敛速度。对航拍图像中电力线路上的正常绝缘子和掉串绝缘子进行检测，结果表明提出的检测方法平均精度达到93.2%

证明改进后的模型能够更好地识别绝缘子缺陷。

Abstract

关键词

Keywords

references

韩俊,袁小平,王准,陈烨.基于YOLOv5s的无人机密集小目标检测算法[J].浙江大学学报(工学版),2023(06).

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