基于改进YOLOv8的受电弓燃弧检测算法

来源：电子测量技术杂志2025年第19期北京时间：

作者：张书朝，彭立强，郭阿康，王立新

单位：河北科技大学机械工程学院 石家庄 050018

摘要：针对现有受电弓燃弧检测算法对高精度和轻量化的需求，提出一种基于YOLOv8的轻量级受电弓燃弧检测算法RIL-YOLO。首先，结合RepConv模块和GhostNet思想，设计了一种轻量级特征提取模块RELAN，降低参数量和计算量的同时，保持模型对燃弧特征提取的性能；其次，针对小燃弧漏检问题，增加一个小目标检测模块，并使用加权双向特征金字塔网络结构实现更高层次的特征融合，提高模型对小目标的检测能力；为解决小目标检测模块带来的计算量大幅增加的问题，对颈部网络进行重构，降低计算量的增加；最后，设计轻量化细节增强检测头来替换YOLOv8检测头，在减少模型参数的同时提高模型对细节特征的捕获能力。研究结果表明，与相较于YOLOv8，RIL-YOLO在参数量降低66%与计算量降低13.6%的情况下，平均精度AP@0.5、AP@0.5:0.95分别提升了5.2%、3.7%，检测速度达到112.4 fps,能够有效实现燃弧快速、准确检测。该方法为受电弓燃弧实时检测提供理论方法参考。

关键词：受电弓燃弧;YOLOv8;RELAN模块;IBiFPN结构;轻量化细节增强检测头

基金资助：河北省重点研发计划项目(20310806D)资助