一种改进YOLOv5s的自爆绝缘子检测算法研究

近年来，随着电力系统的快速发展，绝缘子作为输电线路的重要组成部分，其运行状态直接关系到电网的安全稳定。自爆绝缘子是电力系统中一种常见的故障现象，可能导致严重的安全事故。因此，对自爆绝缘子的快速准确检测具有重要意义。传统的检测方法依赖人工巡检，效率低、成本高且存在安全隐患。为了解决这一问题，研究者们开始探索基于深度学习的自动检测方法。

YOLOv5s作为一种轻量级的目标检测算法，在实时性和准确性之间取得了较好的平衡，被广泛应用于各种目标检测任务中。然而，针对自爆绝缘子的检测，YOLOv5s仍存在一定的局限性，如小目标检测能力不足、背景干扰大以及对复杂场景适应性差等问题。因此，有必要对YOLOv5s进行改进，以提高其在自爆绝缘子检测任务中的性能。

本文提出了一种改进的YOLOv5s自爆绝缘子检测算法，旨在提升模型在复杂环境下的检测精度和鲁棒性。该算法主要从以下几个方面进行了优化：首先，引入了多尺度特征融合模块，通过结合不同层次的特征图，增强模型对小目标的感知能力；其次，采用注意力机制，使得模型能够更加关注图像中的关键区域，减少背景噪声的干扰；此外，还对网络结构进行了调整，增加了部分卷积层，以提升模型的表达能力。

为了验证所提算法的有效性，本文在公开数据集上进行了实验，并与原始YOLOv5s及其他主流目标检测算法进行了对比分析。实验结果表明，改进后的算法在自爆绝缘子检测任务中表现出更高的检测精度和更快的推理速度。特别是在小目标检测方面，改进后的模型表现优于原始模型，说明多尺度特征融合和注意力机制的有效性。

此外，本文还对模型的泛化能力进行了评估，测试了模型在不同光照条件、天气环境和拍摄角度下的表现。实验结果表明，改进后的算法在多种复杂环境下均能保持较高的检测准确率，具备良好的实际应用潜力。

在实际应用中，自爆绝缘子的检测往往需要部署在边缘设备上，因此模型的计算复杂度和推理速度至关重要。本文提出的改进算法在保持较高检测精度的同时，也控制了模型的参数量和计算量，使其更适合部署在嵌入式系统或移动设备上。这为后续的工程应用提供了坚实的基础。

综上所述，本文提出的改进YOLOv5s自爆绝缘子检测算法在多个方面进行了优化，有效提升了模型在复杂场景下的检测性能。该算法不仅具有较高的检测精度，而且具备良好的实时性和泛化能力，为电力系统的自动化巡检提供了新的技术手段。未来的研究可以进一步探索更高效的网络结构设计，以适应更多类型的绝缘子检测任务，推动智能电网的发展。