基于边云协同及图像识别的的绝缘子缺陷检测研究

本文提出了一种优化后的YOLOv5算法，旨在识别绝缘子缺陷。通过结合Transformer模型、BiFPN（双向特征金字塔网络）和CBAM（卷积块注意力模块）注意力机制，显著提升了识别的准确度、稳定性和泛化能力。此算法能精确识别和定位各种形态和尺寸的缺陷，为绝缘子缺陷检测提供了高效且可靠的解决方案。实验数据显示，优化后的YOLOv5算法在绝缘子故障识别中表现出色，检测准确率高达76.8%，相较于传统YOLOv5算法，性能提升超过20%。在处理复杂绝缘子缺陷和小样本目标识别时，该算法表现出更强的能力，在未来具有巨大的应用潜力。