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作者：张宇琦;侯麒麟;闫建鹏;马汝冰;程冰;
单位：北方自动控制技术研究所;
摘要：针对无人机航拍绝缘子缺陷图像小目标检测难题及背景复杂问题，提出一种改进YOLOv8s算法。通过集成切片辅助超推理（SAHI）技术对图像分块处理，增强小目标特征表达；采用混合自注意力与卷积机制的ACmix模块实现全局上下文与局部特征的深度交互，强化网络对微小缺陷的定位能力；采用SIoU损失函数优化边界框回归过程，改进方向匹配并加速模型收敛。实验结果表明，改进后模型在绝缘子缺陷数据集上mAP@0.5达到98.6%，较原YOLOv8s提升3.3%，检测速度达128.1FPS，实现了精度与效率的平衡，显著提升复杂场景下小目标缺陷的检测性能。
关键词：绝缘子;;缺陷检测;;小目标;;注意力模块;;损失函数
基金资助：山西省基础研究计划自然科学基金资助项目（202403021221070）
