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作者：杨春萍;刘凯波;刘慕然;
单位：华北电力大学电气与电子工程学院;华北电力大学国际教育学院;
摘要：为提高输电线路红外图像检测的可靠性和准确性，从实用化以及多目标检测角度出发，提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路检测及故障识别方法YOLOv5s-ECW.首先在Backbone部分增加跨空间学习的高效多尺度注意力机制，增强模型提取特征和多尺度融合的能力，减少了计算开销；其次在Neck部分引入上下文增强模块，减少信息冲突，提高了小目标与远距离目标的检测精度；最后将损失函数替换为Wise-IoU,使模型聚焦于普通质量的锚框，提升了检测效果.实验与测试结果表明，本文提出的方法YOLOv5s-ECW与原YOLOv5s相比，平均精度、精确率、召回率分别提升了3.9%、4.0%、4.5%,并且针对5种电力设备以及可能故障点的检测能力得到不同程度的增强，方法更加实用化.
关键词：YOLOv5s;;红外图像;;多尺度融合;;小目标检测
基金资助：国网新疆电力有限公司科技项目(5230BD230003)
