标题：控制室巡检复杂影像中的小目标检测
作者：张楠 李志强
作者单位：华电内蒙古能源有限公司包头发电分公司，内蒙古 包头 014013
关键字：小目标检测；复杂背景；SPDConv；C3-Faster；解耦检测头
摘要：电力二次设备的稳定运行对保障电力供应至关重要。然而，巡检中控制室开关柜等屏柜内环境存在走线密集、设备遮挡和背景复杂等问题，给微小缺陷的精准检测带来挑战。面向巡检影像中开关柜内小目标的低分辨率、背景复杂与遮挡问题，提出基于YOLOv5的改进模型，通过多维度优化提升对开关柜内微小故障的检测性能。首先，为提升模型对小型及低分辨率目标的检测能力，在特征提取网络的主体结构中融入SPDConv，显著提升对小型物体特征的提取效果。在Neck部分，用轻量级C3-Faster模块替换原有的C3模块，以在准确性和模型效率之间取得平衡，从而在不牺牲性能的前提下降低延迟。此外，原有的YOLOv5检测头将分类和定位功能集成在一起，虽然这有助于减少参数数量，但会导致两者之间产生相互干扰，可能影响准确性。为解决这一问题，重新设计了解耦检测头，将分类与定位功能分离。因此，改进模型相较于基线YOLOv5实现了mAP提升3.88%，精度提升4.85%以及召回率提升3.96%。在相同条件下，该算法在准确性方面超越现有方法，并在复杂背景中展现出更优的小目标检测能力。