ARTICLE

Volume 3,Issue 7

Cite this article
13
Citations
50
Views
14 July 2025

基于改进YOLOv8与边缘计算的高压输电线路智能
检测方法研究

晓宇 王1 仁宇 黄1 义广 张1
Show Less
1 南昌大学共青学院, 中国
TACS 2025 , 2(13), 148–150; https://doi.org/10.61369/TACS.2025130034
© 2025 by the Author(s). Licensee Art and Technology, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

高压输电线路的安全稳定是电力系统正常运行的重要保证,传统人工巡检效率低且风险高。因此本文提出了一种基于改进YOLOv8模型与边缘计算的高压输电线路异常智能检测方法。本方法通过改进全局注意力机制和增强多尺度特征模块,增强对复杂背景下的小目标异物检测能力;其次采用" 端- 边- 云" 协同架构,在边缘设备上进行实时监测,通过云端进行深度分析与模型更新。实验结果表明,本文方法在自建数据集上达95.5% 的精度,召回率提升至91.9%,检测精度和推理速度都能够满足实时检测需求,为高压输电线路智能巡检提供了技术支撑。

Keywords
高压输电线路
目标检测
YOLOv8
边缘计算
注意力机制
References

[1] 张学林, 闵悦, 熊金泉, 等. 基于YOLOv8改进算法的织物瑕疵检测方法[J]. 毛纺科技, 2025, 53(3):145-150.
[2] 陈腾杰, 李永安, 张之好, 等. 基于改进YOLOv8n+DeepSORT 的带式输送机异物检测及计数方法[J]. 工矿自动化, 2024, 50(8):1-8.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2024070043.
[3] 周思, 李俊轩, 朱俊, 等. 基于改进YOLOv8的输电线路绝缘子缺陷检测[J]. 江西电力,2025,49(05):41-46.
[4] 韩睿, 戴哲仁, 蒋鹏, 等. 基于改进YOLOv8 的电力场景通用缺陷检测模型[J]. 浙江电力, 2024, 43(4):113-120.
[5] 姜香菊, 冯海照, 李涛. 基于FasterNet 和YOLOv8s 改进的铁路异物入侵快速检测方法[J]. 北京交通大学学报,2024,48(05):39-48.
[6] 伍钰婷, 宋先琴, 伍继红, 等. 基于深度学习的输电线路检测综述[C]// 中国电力技术市场协会.2024年电力行业技术监督专业技术交流研讨会优秀论文集. 贵州电网有限责任公司安顺供电局;,2024:751-756.DOI:10.26914/c.cnkihy.2024.050567.
[7] 顾明煜. 基于机器学习的架空输电线 路绝缘子缺陷检测技术[J]. 电力设备管理,2024,(19):61-63.
[8] 夏玮泽. 基于深度学习的输电线路多目标检测算法研究[D]. 辽宁工程技术大学,2024.
[9] 陈江丽. 面向电力巡检的绝缘子小目标缺陷检测算法研究[D]. 南京信息工程大学,2024.DOI:10.27248/d.cnki.gnjqc.2024.000215.
[10] 回媛媛. 基于YOLOv8的改进型架空输电线路缺陷检测算法研究[D]. 延边大学,2024.DOI:10.27439/d.cnki.gybdu.2024.000608.
[11] 刘博文. 基于深度学习的输电线路小目标检测方法研究[D]. 郑州轻工业大学,2024.DOI:10.27469/d.cnki.gzzqc.2024.000120.
[12] 梁文韬. 基于深度学习的输电线路图像检测技术研究[D]. 西安电子科技大学,2024.DOI:10.27389/d.cnki.gxadu.2024.002243.

Share
Back to top