高压绝缘子机械故障识别的系统性YOLO模型选择：性能与复杂度的权衡

本文系统评估了13种YOLO架构在高压绝缘子机械故障检测中的性能-复杂度权衡，提出基于多准则决策的优化模型选择策略。研究通过无人机（UAV）图像数据集（含15,000张标注图像）验证了YOLOv8l在平均精度（mAP@0.5:0.95达0.919）和YOLOv5n在计算效率（内存降低20.9倍）方面的优势，为电力设备智能巡检提供了精准高效的深度学习解决方案。

　　

引言

高压绝缘子是电力系统中关键组件，用于固定和隔离输电线路导体。由于长期暴露在恶劣环境中，绝缘子可能发生机械性能退化，导致电网故障。传统人工巡检存在效率低、风险高的问题，而无人机（UAV）搭载计算机视觉技术为自动化检测提供了新方案。本研究聚焦基于YOLO（You Only Look Once）架构的深度学习模型，系统比较不同版本在绝缘子机械故障识别中的性能与效率平衡。

YOLO目标检测模型

研究涵盖了YOLOv3（含YOLOv3-tiny和YOLOv3-SPP）、YOLOv5（n/s/m/l/x变体）和YOLOv8（n/s/m/l/x变体）共13种架构。YOLO作为单阶段检测器，将图像划分为S×S网格，每个网格预测B个边界框及其对象置信度（p_O）和类别概率（p_C）。YOLOv3采用Darknet-53主干网，引入残差连接和多尺度预测；YOLOv3-tiny通过简化结构降低计算成本；YOLOv3-SPP加入空间金字塔池化模块提升多尺度检测能力。YOLOv5系列采用CSPDarknet主干和PANet颈部结构，其中YOLOv5n为纳米级轻量化模型，而YOLOv5x为高精度大型模型。YOLOv8进一步优化了锚框机制和损失函数，在COCO数据集预训练基础上实现更高精度。

数据收集与处理

研究构建了包含15,000张图像的数据集，涵盖正常状态、鸟啄损伤、裂纹和缺失帽三类故障类型。数据采集在实验室环境下进行，模拟了不同光照、角度和背景条件。通过旋转（25°内随机）、平移（10%范围内）、缩放、剪切和水平翻转等数据增强技术，解决了类别不平衡问题。数据集按85:15比例划分为训练集与验证集，最终形成10,838张训练图像、1,912张验证图像和2,250张测试图像。所有图像统一调整为640×640像素分辨率，并进行像素值归一化（1/255缩放）。

模型训练与选择

训练使用8×NVIDIA Tesla V100 GPU，采用Adam优化器（初始学习率0.01）和权重衰减（0.0005）正则化，训练100个epoch。模型选择分为两阶段：第一阶段确定各架构最佳epoch（最高mAP@0.5:0.95），第二阶段基于多准则决策筛选最优模型。评估指标包括精度（Precision）、召回率（Recall）、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95，同时计算模型层数、半精度内存占用（MBFP16）和浮点运算量（GFLOPs）。

结果分析

在验证集上，YOLOv8l获得最高mAP@0.5:0.95（0.933），YOLOv5x和YOLOv8m紧随其后（0.931）。轻量化模型YOLOv5n仅需4.0 MB内存和4.1 GFLOPs，mAP@0.5:0.95为0.909。多准则决策（加权指标：mAP@0.5:0.95占25%、mAP@0.5占20%、精度/召回各15%、内存/GFLOPs各10%、层数5%）显示YOLOv8m综合得分最高（0.868），成为最优平衡模型（OP-YOLO）。测试集上，YOLOv8l、YOLOv5n和OP-YOLO的mAP@0.5:0.95分别为0.919、0.901和0.896，均显著优于Faster R-CNN系列模型（最高仅0.975 mAP@0.5）。混淆矩阵表明YOLOv5n对裂纹故障的误判率较高（0.35），而YOLOv8l在复杂背景中表现稳健。

无人机影像测试与鲁棒性验证

使用DJI Mavic II采集的低质量影像（1280×720像素）测试显示，YOLOv8l能准确识别多目标、多角度的绝缘子故障。噪声和遮挡增强测试中，高斯噪声（标准差5）导致所有模型性能显著下降（mAP@0.5:0.95降幅超50%），而随机遮挡下YOLOv8l仅下降17.6%，表明其对局部遮挡具有较强的鲁棒性。

边缘部署可行性

在树莓派5（4 GB RAM）平台测试中，YOLOv5n推理速度最快（0.2秒/帧，4 FPS），但内存占用较高（0.337 GB）；OP-YOLO以1.8秒推理时间和0.245 GB内存实现最佳效率平衡；YOLOv8l因计算量大（3.6秒/帧）更适合云端部署。

结论

本研究系统证明了YOLO架构在高压绝缘子故障检测中的有效性。YOLOv8l适用于高精度要求的场景，YOLOv5n适合资源受限的嵌入式设备，OP-YOLO为性能-效率权衡的最优解。未来工作需引入噪声增强训练和多模态数据（如红外影像）以提升模型在极端条件下的鲁棒性。该技术可与传统电气检测方法（如漏电流测量）结合，构建更可靠的电力设备智能诊断系统。