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作者：韩兴宇;陈为真;
单位：武汉轻工大学电气与电子工程学院;
摘要：现有的检测方法在复杂背景的输电线路图像中识别绝缘子微小缺陷时，得到的图像存在背景环境复杂、缺陷尺寸小等问题。为保证输电线路的安全运行，提出一种基于YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络（IDD-Net）。首先，引入基于注意力的尺度内特征交互（AIFI）来处理高维特征，从而降低计算量；其次，使用双向加权路径特征金字塔网络（BiFPN）进行特征融合，并对下采样模块进行改进，增强网络的感知能力；最后，使用Focal-DIoU损失函数提高锚框质量。结果表明，与基线模型相比，IDD-Net的平均精度均值提高4.1%，精确率和召回率分别提高2.4%和6.5%，参数量和浮点运算量分别减少5.8%和2.3%，对于闪络缺陷的平均精度提高11.2%。由此说明所提方法参数量较小，性能更优异，鲁棒性更强。
关键词：YOLOv7-tiny;;绝缘子缺陷检测;;基于注意力的尺度内特征交互;;双向加权路径特征金字塔网络;;MC下采样模块;;轻量级网络
基金资助：湖北省教育厅科技项目(B2020061);; 湖北省自然科学基金项目(2022CFB449)
