基于改进YOLOv11光伏热斑小目标缺陷检测

来源：电子测量技术杂志2026年第6期北京时间：

作者：牟涛，王代强

单位：1.贵州大学大数据与信息工程学院 贵阳 550025; 2.贵州民族大学物理与机电工程学院 贵阳 550025

摘要：针对光伏红外图像中缺陷区域存在目标尺寸小、边缘模糊、易受噪声与背景干扰等问题，提出一种基于YOLOv11的改进算法。首先设计一种引导式局部-全局空间注意力GLGSA模块，用于有效融合局部显著区域信息与全局上下文语义，提升特征表达的判别性。其次，将GLGSA模块与双向特征融合结构BiFPN结合，构建出GLGSA-BiFPN结构提升多尺度特征融合的效果。新增P2检测层以增强对极小目标的检测能力。最后引入NWD损失函数替换原损失函数,增强对小目标的定位精度。在PV-HSD-2025光伏热斑数据集上进行实验验证，结果表明改进算法的检测精度mAP50和mAP50-95相比于YOLOv11n分别提高9.1%和5.6%。有效提高光伏小目标缺陷检测的精度。

关键词：YOLOv11;热斑缺陷;小目标检测;光伏板