摘要: 为解决无人机在输电线路巡检时遇到的绝缘子故障难以检测的问题，提出一种绝缘子故障检测新方法。该方法结合了真实世界增强超分辨率生成对抗网络（Real‐ESRGAN）和改进的YOLOv8n。首先，利用Real‐ESRGAN对数据集进行超分辨率重构，优化数据集质量，有效减少复杂背景的干扰；然后利用高效视觉变压器框架替换YOLOv8的主干，加强模型的特征提取能力，同时使模型在推理阶段有更快的处理速度；再对YOLOv8的检测头进行轻量化处理，进一步加速模型推理。试验结果显示，该方法的均值平均精度达86.7%，证明了其在复杂背景下的卓越目标检测性能。通过分析热力图，展示了该算法与传统YOLOv8在关注区域上的差异，从而揭示了模型的内部工作机理。