【摘 要】
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针对无人机输电线路巡检图像中螺栓缺销检测精度较低、漏检较多的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法。在Backbone部分嵌入Coordinate Attention注意力模块；在Neck部分原有的“FPN+PAN”结构的基础上，新增一条“自顶向下”的特征信息传递路径，跨越临近的同尺度特征层，与较浅层网络以加权融合的方式进行特征融合；将Head部分设置为解耦检测头，将对螺栓
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61871182）； 河北省自然科学基金资助项目（F2021502013）； 中央高校基本科研业务费面上项目（2020MS153，2021PT018）；
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针对无人机输电线路巡检图像中螺栓缺销检测精度较低、漏检较多的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法。在Backbone部分嵌入Coordinate Attention注意力模块；在Neck部分原有的“FPN+PAN”结构的基础上，新增一条“自顶向下”的特征信息传递路径，跨越临近的同尺度特征层，与较浅层网络以加权融合的方式进行特征融合；将Head部分设置为解耦检测头，将对螺栓检测的分类任务与定位任务分开进行。改进后的YOLOv5s算法增强了对螺栓特征信息的学习能力。使用本方法在螺栓缺销数据集上实验，精确率提升了2.3%，召回率提升了3.4%，平均精度提升了3.1%，检测速度达到了41.1帧/秒，表明改进后的方法能提升输电线路螺栓缺销的检测能力，在智能巡检中具有一定的应用价值。
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