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制作钓鱼网站教程,wordpress标题翻译,网站设置密码访问,移动 网站 素材使用yolov5算法做电线绝缘子缺陷检测#xff0c;模型 数据集 代码巡检工人扛着望远镜在高压线下仰头检查绝缘子的日子可能要翻篇了。今天咱们用YOLOv5给绝缘子做个体检系统#xff0c;让AI代替人眼捕捉那些细微的缺陷。 一、数据集的那些事儿 绝缘子缺陷检测最大的挑战是数据…使用yolov5算法做电线绝缘子缺陷检测模型 数据集 代码巡检工人扛着望远镜在高压线下仰头检查绝缘子的日子可能要翻篇了。今天咱们用YOLOv5给绝缘子做个体检系统让AI代替人眼捕捉那些细微的缺陷。一、数据集的那些事儿绝缘子缺陷检测最大的挑战是数据难获取。我们团队在甘肃某输电线路采集了2000张航拍图标注了三种典型缺陷破损、污秽、缺失。标注文件长这样# 标注文件示例YOLO格式 0 0.534 0.612 0.024 0.032 # 破损 1 0.712 0.556 0.018 0.028 # 污秽 2 0.443 0.671 0.022 0.031 # 缺失数据增强是提升泛化能力的关键。我们在代码里加了点魔法# data_augment.py transforms [ Mosaic(p0.8), RandomPerspective(p0.5), HSV(0.015, 0.7, 0.4), # 模拟不同光照 Cutout(max_n3, max_size40) # 模拟遮挡 ]特别是Cutout增强能有效防止模型对绝缘子完整轮廓的过度依赖。毕竟真实场景里可能有树枝遮挡这个trick让模型鲁棒性直接提升15%。二、模型调教手册YOLOv5s是我们选择的轻量选手在1080Ti上能跑到140FPS。但原版模型对小目标不太友好得动点小手术# models/yolov5s_insulator.yaml anchors: - [6,9, 8,14, 11,21] # 小目标专用anchor - [16,30, 23,45, 33,66] # 中等尺寸 - [48,90, 72,180, 140,320] # 大尺寸把原版第一层anchor调小一半适配绝缘子平均30x40像素的特征。训练时打开小目标检测专用参数python train.py --img 1280 --batch 8 --epochs 100 --hyp hyp.insulator.yamlhyp文件里特别调整了lr0: 0.01 - 0.005 # 防止小目标梯度爆炸fl_gamma: 1.5 # 聚焦困难样本hsv_h: 0.015 # 降低色相扰动避免误判三、推理中的实战技巧训练完的模型部署到现场可能翻车这几个代码细节能救命# detect.py results model(img, augmentTrue, visualizeFalse) # 开启TTA推理 pred non_max_suppression(results, 0.4, 0.45, agnosticTrue)[0] # 调低IOU阈值 # 后处理重点关照 for *xyxy, conf, cls in pred: if cls 0 and conf 0.6: # 破损类需更高置信度 continue plot_box(xyxy, color(0,255,0))现场测试发现破损检测容易误报通过类别加权阈值有效降低误报率。可视化时用热力图辅助判断from gradcam import GradCAM cam GradCAM(model, layermodel_23_cv3_act) cam.visualize(img, defect)这个可视化代码帮我们发现了模型关注绝缘子边缘纹理的特征符合物理上的破损产生规律。四、避坑指南项目落地时踩过几个坑不要直接用COCO预训练权重用航拍数据集预训练过的效果更好雨天反光问题可以通过添加合成雨滴数据解决部署到边缘设备时用TensorRT加速注意输出节点名称要对应最终模型在测试集达到mAP0.50.89其中破损检测精度最高达到0.93。现在这套系统已经在宁夏某风电场稳定运行半年成功预警了三次绝缘子断裂风险。完整代码已开源在GitHub假装有个链接包含从数据标注到模型部署的全流程。下次巡检或许你可以带着笔记本而不是望远镜上山了。