改进YOLOv10n的绝缘子缺陷检测算法

来源：电子测量技术杂志2026年第6期北京时间：

作者：刘庆强，郑潇栋，刘远红，钱坤

单位：1.东北石油大学电气信息工程学院 大庆 163318; 2.大庆油田采油工艺研究院 大庆 163453

摘要：针对无人机电力巡检场景下绝缘子故障检测存在的小目标漏检率高、复杂背景干扰显著及实时性不足等关键挑战，本研究提出一种基于多尺度特征协同优化的改进型YOLOv10n检测模型。通过构建轻量化自适应特征提取网络与多尺度语义增强架构的分层融合机制，在浅层网络采用动态可变形分组卷积与通道重校准策略提升微小缺陷特征敏感性，深层网络则通过多分支空洞卷积金字塔与跨维度注意力机制建立跨尺度关联，实现了检测精度与计算效率的协同优化。提出一种形状敏感的InSh-IoU损失函数，通过动态调整边界框形状权重系数，使长宽比异常目标的定位误差降低，能更好定位绝缘子位置。经自建的绝缘子故障数据集验证，本模型在保持实时检测速度的前提下，平均检测精度(mAP@0.5)达到97.12%，较基准模型提升2.82%。

关键词：绝缘子故障检测;改进YOLOv10n;小目标检测;多尺度特征融合;形状权重损失函数

基金资助：海南省自然科学基金（623MS071）项目资助