【摘 要】
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配网直接面向终端电力用户，是服务国计民生的重要基础设施，配网工程质量直接影响供电安全和可靠性。传统的人工巡检方式效率低、风险高，不能满足配网数字化、智能化管控的要求，而无人机、机器人和智能手机等常见的移动终端算力有限，嵌入式设备中芯片存储空间有限，如何在有限计算资源下提升配网工程缺陷识别准确率是目前需要解决的技术难题。本文基于深度可分离卷积方法，改进了YOLOv5网络中高复用模块BottleNec
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目资助（5400-202116141A-0-0-00）；
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配网直接面向终端电力用户，是服务国计民生的重要基础设施，配网工程质量直接影响供电安全和可靠性。传统的人工巡检方式效率低、风险高，不能满足配网数字化、智能化管控的要求，而无人机、机器人和智能手机等常见的移动终端算力有限，嵌入式设备中芯片存储空间有限，如何在有限计算资源下提升配网工程缺陷识别准确率是目前需要解决的技术难题。本文基于深度可分离卷积方法，改进了YOLOv5网络中高复用模块BottleNeck的设计，压缩YOLOv5不同深度与宽度的网络参数量与计算量约30%-50%，实现了网络轻量化改造。设计了实验方案，利用实际配网工程质量数据集进行了测试比对，分析了典型应用案例，验证了本文所提改进方法的有效性，实现了对缺陷检测速度与精度的提高，为配网工程管控数字化和智能化水平提升提供有力支撑。
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