基于改进YOLOv8n的超特高压变压器套管油位视觉检测算法

刘畅; 王乐; 胡嘉祥; 高淼; 崔超; 梁贵书

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.05.008

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基于改进YOLOv8n的超特高压变压器套管油位视觉检测算法

更新时间：2025-11-18

- 基于改进YOLOv8n的超特高压变压器套管油位视觉检测算法
- Vol. 44, Issue 5, Pages: 25-31(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网河北省电力有限公司超高压分公司
  2. 新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.05.008
  CLC： TM40;TP183;TP391.41
- Published：2025
- 稿件说明：
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刘畅, 王乐, 胡嘉祥, et al. 基于改进YOLOv8n的超特高压变压器套管油位视觉检测算法[J]. 2025, 44(5): 25-31.
DOI：

刘畅, 王乐, 胡嘉祥, et al. 基于改进YOLOv8n的超特高压变压器套管油位视觉检测算法[J]. 2025, 44(5): 25-31. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.05.008.

摘要

套管油位异常是导致套管故障、变压器跳闸甚至爆燃的主要原因之一，针对现有超特高压变压器套管油位深度学习检测算法存在的模型结构单一、泛化能力较弱、检测精度无法满足实际运检需求，且难以有效检测、辨识变压器套管油位缺陷等问题，构建了一种改进YOLOv8n的套管油位视觉检测算法：在特征提取方面，基于改进神经卷积网络中的Res2Net模块，设计了一种多尺度空间特征提取模块MSF-RN(multi-scale spatial feature of res2Net)

替换YOLOv8n中的原有C2F结构，提升套管油位检测多尺度数据的颗粒度与准确度；在特征金字塔方面，基于Gabor滤波器卷积模块，设计了一种多向空间特征提取模块MDF-GA(multi-direction spatial feature of gabor)

有效降低复杂情况下背景信息干扰问题；在检测头的设计方面，提出轻量化自适配归一的卷积检测头SNDH(lightweight switchable normalization convolutional detection head)

通过掩蔽卷积来减少各类特征信息之间的差异，提高模型精准度并减少计算量。经在专门针对套管油位的自建数据集上进行实验，结果表明MS-MD-SNDH模型比基线模型精度提升了0.7

参数量及计算量分别下降了42%及56%

可满足实际运检场景的轻量化与高精度需求。

Abstract

关键词

Keywords

references

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