基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子缺陷检测

郭时敏; 王惠; 赵匡延; 马天茨; 李聪学; 黄忠文

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基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子缺陷检测

运行维护 | 更新时间：2026-02-25

- 基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子缺陷检测
- 基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子缺陷检测
- 电力安全技术 2025年27卷第3期页码：58-63
- 作者机构：
  
  1. 武汉工程大学机电工程学院
  2. 湖南科技大学土木工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  武汉工程大学研究生教育创新基金(CX2023202)
- DOI：
  中图分类号： TM755;TP183;TP391.41
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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郭时敏, 王惠, 赵匡延, 等. 基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子缺陷检测[J]. 电力安全技术, 2025,27(3):58-63.

郭时敏, 王惠, 赵匡延, et al. 基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子缺陷检测[J]. 2025, 27(3): 58-63.
郭时敏, 王惠, 赵匡延, 等. 基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子缺陷检测[J]. 电力安全技术, 2025,27(3):58-63. DOI：

郭时敏, 王惠, 赵匡延, et al. 基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子缺陷检测[J]. 2025, 27(3): 58-63. DOI：

摘要

针对无人机在输电线路绝缘子巡检过程中遇到的区域面积较小、背景复杂以及计算量较大等挑战，为了提升设备缺陷识别准确性和实时性，提出了一种基于改进YOLOv7的目标检测模型，其中融合了分布移位卷积、高效通道注意力机制以及DIo U损失函数。结果表明，该模型能够从巡检图像中检测出存在缺陷的绝缘子并定位，展现出对绝缘子缺陷的高效识别能力，与YOLOv5、Faster R-CNN、Retina Net以及SSD等模型相比，改进后的模型在绝缘子检测中的泛化性和精确性更强，可在工程中推广应用。

Abstract

关键词

Keywords

references

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