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改进YOLOv5算法下的输电线路外破隐患目标检测研究改进YOLOv5算法下的输电线路外破隐患目标检测研究

摘要：输电线路外破隐患目标检测在电力运行与维护中具有重要意义。本研究旨在改进YOLOv5算法以提高输电线路外破隐患目标检测的准确性和效率。将深度学习算法与遥感技术相结合，提出了一种基于改进YOLOv5算法的目标检测模型，并在实际数据集上进行了验证。结果表明，改进的目标检测模型相比传统方法具有更高的准确性和较短的检测时间，能够为电力运行与维护提供有效的支持。

1.引言

输电线路起到了电力传输的关键作用，然而由于外部环境或人为因素等原因，容易发生外破隐患，如树木倒塌、动物触碰等。及时发现并处理这些外破隐患对保障电网安全稳定运行至关重要。传统的外破隐患检测方法主要依赖于人工巡检，耗时耗力且效率低下。因此，研究一种基于图像识别的自动化目标检测方法，对于提高检测效率和准确性具有重要的现实意义。

2.相关工作

目标检测是计算机视觉领域的一个热门研究方向。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，通过将目标检测问题转化为拟合回归框的问题，结合卷积神经网络进行目标检测。YOLOv5是YOLO系列算法的最新版本，主要改进了网络结构和数据增强策略，提高了目标检测的准确性和速度。

3.改进算法

本文在YOLOv5的基础上进行了改进，主要包括以下几点：

3.1数据增强

通过数据增强方式来扩充训练样本数量，提高模型对各种外破隐患的适应性。采用随机旋转、平移与缩放等方式对原始图像进行处理，生成多样化的训练样本。

3.2深度残差网络

引入深度残差网络结构，加深模型的网络深度，并通过残差连接解决了梯度消失和梯度爆炸的问题，提高了模型的学习能力和泛化能力。

3.3多尺度预测

YOLOv5采用了多尺度预测的方式，提高了目标检测的精度。本文在此基础上进一步优化了多尺度预测的策略，提高了模型对小尺寸目标的检测能力。

4.实验设计与结果分析

本研究使用了一组真实的输电线路外破隐患图片数据集进行了实验验证。在训练和测试阶段，将数据按照一定比例划分为训练集和测试集。实验结果表明，与传统方法相比，改进的目标检测模型在准确性和效率上均取得了显著的提升。准确率达到了XX%，检测时间减少了XX%。

5.拓展应用

本研究提出的改进YOLOv5算法可以进一步应用于输电线路外破隐患目标检测的实际工程中。通过结合遥感技术，可以实现对大范围电网的高效自动化监测，为电力运行与维护提供可靠的支持。

6.结论

本研究改进了YOLOv5算法，提出了一种基于改进YOLOv5算法的输电线路外破隐患目标检测模型，实验证明该模型在准确性和效率上均具有优势。该模型能够为电力运行与维护提供有效的支持，具有广泛的应用前景。

7.本研究基于改进的YOLOv5算法提出了一种用于输电线路外破隐患目标检测的模型。通过引入残差连接和多尺度预测技术，改进的模型在准确性和效率上都有显著提升。实验结果表明，该模型在准确率达到了XX%的同时，检测时间减少了XX%。该模型的应用具有广泛的

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