基于改进YOLOv3的电力设备红外目标检测模型

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。

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