一种基于改进YOLOv4算法的输电线路绝缘子缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv4算法的输电线路绝缘子缺陷检测方法，该方法首先通过电网巡检图像、公共数据集与图像样本扩充方法构建输电线路绝缘子图像数据库，并对绝缘子图像进行标签制作；采用基于非锐化掩模的锐化算法对绝缘子图像进行预处理，以突出绝缘子目标；构建基于MobileNet轻量级卷积神经网络的改进YOLOv4检测模型，并优化原YOLOv4中的PANet网络结构，然后通过模型训练与验证，获得其最优检测模型，对输电线路绝缘子缺陷进行检测。本发明能够克服电网巡检图像中绝缘子缺陷尺寸太小、不显著、模型参数量大、检测速度低等问题，能够实现输电线路绝缘子的定位与其缺陷的快速、精确检测，为输电线路智能化巡检提供技术参考。