IRe-Net：一种改进RetinaNet的绝缘子缺陷检测方法

来源：计算机测量与控制杂志2025年第10期北京时间：

作者：舒征宇,张紫格,任冠臣,刘颂凯,姚钦,童华敏

单位：三峡大学电气与新能源学院

摘要：针对航拍绝缘子图像中背景复杂、目标尺度多样以及检测目标较小导致的检测精度低的问题，改进RetinaNet，提出一种绝缘子缺陷检测方法IRe-Net。通过构建自适应卷积模块优化ResNet网络，采用可变形卷积增强小目标缺陷的捕获能力；设计一种特征增强网络CeBiFPN，利用坐标注意机制对BiFPN进行改进，增强对多尺度目标检测能力；提出Focal-CIoU损失函数，引入CIoU Loss优化损失函数，优化模型收敛过程，提升复杂场景下缺陷检测的能力。实验结果表明，提出的IRe-Net在绝缘子缺陷检测中的平均准确率达到91.46%，可有效提升复杂场景下航拍绝缘子缺陷检测的准确性和鲁棒性，满足智能电网安全监测需求。

关键词：绝缘子缺陷检测;RetinaNet;自适应卷积;双向特征金字塔;损失函数

基金资助：国家自然科学基金(52407118)