基于改进的 YOLOv5s 绝缘子故障识别方法

来源：机械与电子杂志2024年第12期北京时间：

作者：刘玉洁;金钧

单位：大连交通大学自动化与电气工程学院,辽宁 大连 116028

摘要：为解决高速铁路绝缘子故障检测中常见的错检、漏检等问题,以YOLOv5s 算法为基础进行优化提出 TASM-YOLOv5 算法。首先,增加 Triplet 注意力机制,以提升算法的特征提取能力;其次,引入 AFPN 渐进特征金字塔网络来提高特征融合利用能力,并且选用 SiLU 控制激活函数以提高稳定性;最后,更换损失函数为 MPDIoU 损失函数,可实现准确有效的边界框回归。实验结果表明, TASM-YOLOv5 算法的平均准确率较高,所得权重文件大小符合轻量化的要求,能有效提高绝缘子故障检测的精度。

关键词：绝缘子故障识别; YOLOv5s 网络;AFPN ; MPDIoU 损失函数