郑含博 李金恒 刘 洋 崔耀辉 平 原

基于改进YOLOv3的电力设备红外目标检测模型

郑含博 李金恒 刘 洋 崔耀辉 平 原

（广西大学电气工程学院 南宁 530004）

红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点，被广泛应用于电力设备的监测与诊断中，而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提。与普通目标的可见光图像相比，电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征，采用原始的YOLOv3模型难以精确定位到目标。针对此问题，该文对YOLOv3模型进行改进：在其骨干网络中引入跨阶段局部模块；将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔结构中；加入马赛克（Mosaic）数据增强技术和Complete-IoU（CIoU）损失函数。将改进后的模型在四类具有相似波纹外观结构的电力设备红外图像数据集上进行训练测试，每类的检测精度均能达到92%以上。最后，将该文方法的测试结果与其他三个主流目标检测模型进行对比评估。结果表明：不同阈值下，该文提出的改进模型获得的平均精度均值优于Faster R-CNN、SSD和YOLOv3模型。改进后的YOLOv3模型尽管在检测速度上相比原YOLOv3模型有所牺牲，但仍明显高于其他两种模型。对比结果进一步验证了所提模型的有效性。

电力设备检测 YOLOv3 卷积神经网络 红外图像

0 引言

电力设备的安全稳定运行是确保电网可靠供电的关键。通过及时检测电力设备的运行状态，能够预防由设备缺陷或故障引起的电网事故发生。红外热成像技术提供了一种非接触的检测方式来获取电力设备的热状态信息，使电力设备的状态检测能在不断电的情况下进行，被广泛应用于电力设备的带电检测中。……