基于改进YOLOv4防震锤的定位识别与丢失检测
来源：计算机应用与软件杂志2025年第3期北京时间：
作者：张元伟, 陈春玲, 张楠楠
摘要：针对高压线路巡检中防震锤的识别定位与丢失检测，提出一种基于改进YOLOv4的算法模型。首先根据收集而来的巡检图像做有目的地数据增强，扩大数据集。然后融入迁移学习思想，在模型训练过程中使用预权重以及进行冻结训练。最后将YOLOv4原始主干特征提取网络替换成轻量型网络MobileNet V2，将深度可分离卷积运用于网络中，大大减少参数量。对实验结果进行对比分析，改进后的算法模型综合性能表现良好，也符合巡检要求。
关键词：深度学习, 目标检测, 防震锤, YOLOv4, MobileNet V2
