基于改进YOLOv5算法的配电房开关柜柜面部件识别方法

摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv5算法的电房开关柜柜面部件识别方法，方法包括下述步骤：通过配电房中的摄像头采集开关柜图像，得到开关柜图像数据集；对开关柜图像数据集进行数据增强得到增强数据集，并划分为训练集和测试集；构造改进YOLOv5网络模型，包括：首先对网络结构进行改进，添加小目标检测层；在Neck网络中使用AF‑FPN结构代替FPN结构，最后使用SIOU损失函数作为bounding box的损失函数；在训练集上迭代训练改进YOLOv5网络模型直至收敛，保存最佳网络权重；将最佳网络权重载入改进YOLOv5网络模型中，使用测试集进行测试，输出柜面部件识别结果。本发明使用改进YOLOv5算法，在背景复杂、目标较小的情况下对柜面部件进行准确识别并进行性能评估，具有良好的检测识别效果。