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改进YOLOv5s在输电线路红外图像多目标检测中的应用研究

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

输电线路红外图像特点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1红外图像的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

YOLOv5s模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1YOLOv5s原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2模型结构与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

改进策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1网络结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2训练策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2实验参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.3实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.4结果对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.内容概要

本研究旨在探讨如何通过改进YOLOv5s算法来提升其在输电线路红外内容像中进行多目标检测的能力，从而为电力系统的安全运行提供更精准的数据支持。首先我们将详细分析现有输电线路红外内容像处理技术的不足之处，并基于此提出改进方案。然后通过对YOLOv5s模型进行深度学习和优化调整，我们将在保持原有检测精度的基础上进一步提高其对复杂背景下的多目标识别能力。最后通过实验验证所提出的改进措施的有效性，并讨论其在实际应用场景中的潜在应用价值。

1.1研究背景与意义

随着电力系统的不断发展和智能化水平的提高，对输电线路的监控需求也日益增长。红外内容像作为输电线路状态监测的重要手段，具有全天候、无辐射、易于获取等优点，因此在输电线路故障诊断、异常检测等方面具有广泛的应用前景。然而传统的红外内容像处理技术在多目标检测方面仍存在诸多不足，如检测精度低、实时性差等。

近年来，深度学习技术在内容像处理领域取得了显著的成果，其中YOLOv5s模型以其高精度、高速度和良好的泛化性能受到了广泛关注。将YOLOv5s应用于输电线路红外内容像的多目标检测中，有望解决传统方法存在的问题，提高检测的准确性和实时性。

本研究旨在改进YOLOv5s模型在输电线路红外内容像多目标检测中的应用效果，通过优化模型结构、调整训练策略等手段，提升模型的检测精度和实时性。这不仅有助于提升输电线路故障诊断的准确性和效率，也为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。

此外本研究还具有以下意义：

理论价值：本研究将深度学习技术应用于输电线路红外内容像处理领域，有助于丰富和完善该领域的理论体系。

实际应用价值：改进后的YOLOv5s模型可广泛应用于输电线路的故障检测、异常报警等实际场景中，提