面向电网人员智能调度的实景巡检算法

为提高实景巡检中绝缘子缺陷的检测精度,该文提出一种基于双路注意力通道的YOLOv5(Double squeeze and excitation-you only look once version 5,DSE-YOLOv5)算法。该算法使用K-means聚类算法优化先验框参数,提高先验框与目标的匹配度;并对YOLOv5的骨干网和特征融合网络进行改进,加强对小目标检测能力;最后使用距离交并比损失的非极大值抑制(Non-max suppression using distance intersection over union, DIoU-NMS)进行检测。试验结果表明,与传统YOLOv5相比,所提DSE-YOLOv5在对绝缘子缺陷的检测上精准率、召回率、平均精度均值都有提升,满足了电网维修人员在智能调度时对识别精准度的需求。