轻量化绝缘子串检测模型

参数更少实时检测

这个轻量化模型通过融合注意力机制与GhostNet，在降低计算负担的同时增强了对绝缘子缺陷特征的捕捉能力，适合部署在计算资源有限的无人机平台上，实现高效、准确的绝缘子串缺陷识别。

Pengpei, Gao · 宋纯贺 · Yue, Zhang

2024

技术优势

参数更少

骨干网络采用GhostNet，并在颈部引入Ghost卷积，显著减少模型参数量，降低计算负担。

特征更强

针对GhostNet特征提取能力的不足，设计了轻量注意力机制并与其融合，提高对绝缘子缺陷特征的捕捉准确性。

实时可跑

模型在绝缘子串数据集上性能优异，并满足无人机实时缺陷检测的要求。

应用场景

• 无人机巡检：轻量模型可部署于无人机，实时检测绝缘子串缺陷。
• 电力系统运维：用于输电线路绝缘子缺陷的自动识别，辅助巡检维护。
• 智能电网监测：为电网设备状态监测提供高效、实时的视觉分析手段。