GMS-YOLOv8n:一种高效的输电线路异物检测算法
研究背景与问题
随着我国电力系统的快速发展和电网规模的不断扩大，输电线路的安全稳定运行显得尤为重要。传统的输电线路异物检测依赖于人工巡检，然而该方法存在效率低、成本高、安全风险大等问题。为解决这些问题，有必要开发一种高效的、智能的异物检测算法。
研究方法
本文提出了一种基于改进YOLOv8n的无人机航拍异物检测方法。该方法的核心在于对YOLOv8n目标检测算法进行改进，以提高检测效率的同时，降低计算量。具体而言，在主干网络中引入轻量化Ghost卷积模块，以减少模型参数和计算复杂度，从而降低计算量和功耗。同时，设计了一种多尺度注意力补偿模块（MSAC），在特征融合阶段对特征进行加权处理，以实现不同尺度的特征融合，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
核心结果
实验结果表明，改进后的YOLOv8n算法在输电线路异物检测任务中具有以下优点： 1. 与传统的目标检测算法相比，本文提出的算法在保持较高检测准确率的同时，显著降低了计算量和功耗； 2. MSAC模块能够有效提高特征融合的精度，进而提高整体的异物检测性能； 3. 实验进一步表明，该方法在实际应用中具有较高的检测效率和较低的误检率。
结论与意义
本文提出的GMS-YOLOv8n算法为输电线路异物检测提供了一种高效、准确、低功耗的解决方案。该算法不仅可以有效降低人工巡检的成本和风险，而且有助于提升输电线路的安全性。此外，本研究对于智能无人机在电力系统领域的应用也具有借鉴意义。总之，本研究在理论上丰富了对输电线路异物检测算法的研究，同时为实际工程应用提供了重要的技术支持。
