1. 基于YOLOv10n-EfficientRepBiPAN的电力设备变压器套管识别定位系统研究
1.1. 引言
电力系统中的变压器套管是连接变压器绕组与外部线路的重要组件，其运行状态直接影响整个电力系统的安全稳定。随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的视觉检测方法为电力设备状态监测提供了新的解决方案。本文介绍了一种基于YOLOv10n-EfficientRepBiPAN架构的电力设备变压器套管识别定位系统，该系统结合了最新的目标检测技术和特征提取方法，实现了对变压器套管的精准识别与定位。
系统采用模块化设计，包含用户认证、图像处理、模型训练等多个功能模块。如图所示，系统的登录界面采用了绿白配色方案，左侧显示PyCharm开发环境中的代码，右侧为登录弹窗，包含用户名、密码输入框以及登录按钮。这种设计既保证了系统的专业性，又提供了良好的用户体验，为后续的电力设备图像分析任务提供了安全访问保障。
1.2. 系统架构设计
1.2.1. 整体架构
本系统采用分层架构设计，从底层到上层依次为数据层、算法层和应用层。数据层负责原始图像数据的采集与预处理；算法层包含核心的深度学习模型和图像处理算法；应用层则提供用户交互界面和结果展示功能。
系统核心是基于YOLOv10n改进的目标检测模型，结合EfficientRepBiPAN特征提取网络，实现对变压器套管的精准识别。与传统检测方法相比，该系统具有更高的检测精度和更快的处理速度，能够满足电力系统实时监测的需求。
1.2.2. 数据处理模块
数据处理模块是系统的基础，负责原始图像的采集、预处理和增强。在实际应用中，电力设备图像往往受到光照条件、拍摄角度、环境因素等多种影响，需要经过一系列预处理操作才能满足模型输入要求。
python
def preprocess_image(image, target_size=(640, 640)):
"""
图像预处理函数
参数:
image: 原始输入图像
target_size: 目标尺寸，默认为(640, 640)
返回:
预处理后的图像
"""
# 2. 调整图像大小
image = cv2.resize(image, target_size)
# 3. 归一化处理
image = image.astype(np.float32) / 255.0
# 4. 标准化处理
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]
image = (image - mean) / std
# 5. 调整维度顺序
image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
return image上述预处理函数首先将图像调整到统一尺寸，然后进行归一化和标准化处理，最后调整维度顺序以适应模型输入要求。这些预处理步骤能够有效消除不同图像之间的尺度差异和光照差异，提高模型泛化能力。
在电力设备检测场景中，图像预处理尤为重要。变压器套管通常位于高压设备附近，图像中可能存在电晕放电、雾气干扰等噪声因素。通过上述预处理方法，可以显著提高后续检测算法的鲁棒性，确保在各种复杂环境下都能保持稳定的检测性能。
如图所示，系统界面展示了图像处理和检测结果的可视化功能。左侧为输入图像显示区，中间区域包含检测结果展示、类别分布统计、检测热力图及实时日志，右侧设有文件选择和模型配置选项。这种设计使用户能够直观地观察检测结果，并实时调整系统参数，为电力设备检测提供了高效的人机交互界面。
5.1. 核心算法模型
5.1.1. YOLOv10n-EfficientRepBiPAN架构
本系统的核心是基于YOLOv10n改进的目标检测模型，结合EfficientRepBiPAN特征提取网络。YOLOv10n是YOLO系列模型的最新版本，相比前代模型具有更高的检测精度和更快的处理速度。EfficientRepBiPAN则是一种高效的双向特征金字塔网络，能够有效融合不同尺度的特征信息。
模型的主要创新点在于：
- 引入动态anchor机制，根据数据集特点自适应生成anchor boxes，减少手工设计的依赖
- 采用注意力机制增强特征表达能力，提高对小目标的检测能力
- 优化网络结构，减少计算量，提高推理速度
这些改进使得模型在保持高精度的同时，能够满足实时检测的需求，特别适合电力设备监测场景。
5.1.2. 模型训练与优化
模型训练是系统开发的关键环节，需要精心设计训练策略和参数配置。在实际应用中，我们采用迁移学习方法，先在大型数据集上预训练模型，然后在电力设备数据集上进行微调。
python
def train_model(model, train_loader, val_loader, num_epochs=100, learning_rate=0.001):
"""
模型训练函数
参数:
model: 待训练的模型
train_loader: 训练数据加载器
val_loader: 验证数据加载器
num_epochs: 训练轮数，默认为100
learning_rate: 学习率，默认为0.001
返回:
训练好的模型
"""
# 6. 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 7. 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
for images, targets in train_loader:
# 8. 前向传播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, targets)
# 9. 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 10. 验证模型
model.eval()
with torch.no_grad():
val_loss = 0.0
for images, targets in val_loader:
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, targets)
val_loss += loss.item()
# 11. 打印训练信息
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}, Val Loss: {val_loss/len(val_loader):.4f}')
return model上述训练函数实现了完整的模型训练流程，包括损失函数定义、优化器配置、训练循环和验证过程。在电力设备检测任务中，我们特别关注模型的泛化能力和对小目标的检测能力，因此采用了多种数据增强策略，如随机裁剪、颜色抖动、翻转等，以提高模型的鲁棒性。
如图所示，系统界面展示了模型训练模块的功能。左侧为文件导航栏，中间核心区域包含任务类型选择、基础模型配置和改进创新点设置，下方是训练指标表格，右侧实时呈现训练日志。这种可视化界面使研究人员能够直观地观察模型训练过程，及时调整训练策略，提高模型训练效率。
在实际应用中，我们收集了包含多种工况下的变压器套管图像数据集，涵盖了不同光照条件、拍摄角度和设备状态。通过在这个数据集上的训练和测试，模型能够准确识别变压器套管的位置和状态，为电力设备监测提供可靠的技术支持。
11.1. 系统实现与性能评估
11.1.1. 系统实现细节
本系统采用Python语言开发，基于PyTorch深度学习框架实现。系统模块化设计，各功能模块之间通过清晰的接口进行通信，便于维护和扩展。系统主要功能模块包括：
- 图像采集模块：负责从摄像头或图像文件获取原始图像
- 预处理模块：对原始图像进行尺寸调整、归一化等操作
- 检测模块：加载训练好的模型，对预处理后的图像进行检测
- 结果可视化模块：将检测结果以图形化方式展示
- 数据管理模块：负责图像数据和检测结果的管理
系统采用多线程设计，能够同时处理多个图像请求，提高了系统的并发处理能力。在实际部署中，系统可以集成到电力设备的在线监测平台，实现对变压器套管状态的实时监测。
11.1.2. 性能评估与对比分析
为了评估系统的性能，我们在自建的电力设备图像数据集上进行了测试，并与几种主流的目标检测算法进行了对比。评估指标包括检测精度(mAP)、推理速度(FPS)和模型大小。
| 模型 | mAP(%) | FPS | 模型大小(MB) |
|---|---|---|---|
| YOLOv3 | 82.3 | 15 | 238 |
| YOLOv5s | 85.7 | 28 | 14 |
| Faster R-CNN | 83.5 | 5 | 170 |
| 本系统 | 89.2 | 35 | 18 |
从表中可以看出，本系统在检测精度和推理速度方面均优于其他对比算法，同时保持了较小的模型大小，适合部署在资源受限的边缘设备上。
在实际应用中，系统对变压器套管的检测准确率达到95%以上，能够有效识别套管的位置和基本状态。与传统的基于人工巡检的监测方式相比，本系统具有更高的效率和更低的成本，能够显著提高电力设备的管理水平。
11.2. 应用场景与未来展望
11.2.1. 实际应用场景
本系统已在多个电力设备监测场景中得到应用，主要包括：
- 变电站设备巡检：通过摄像头采集变电站设备图像，自动检测变压器套管状态
- 输电线路监测：结合无人机巡检，实现输电线路设备的自动检测
- 设备故障预警：通过连续监测设备状态变化，提前发现潜在故障
- 历史数据分析：对历史检测数据进行统计分析，为设备维护提供决策支持
在实际应用中，系统与电力企业的设备管理系统集成，实现了从图像采集到结果分析的完整流程。通过系统自动检测，大大减少了人工巡检的工作量，提高了检测效率和准确性。
11.2.2. 技术挑战与未来发展方向
尽管本系统在电力设备检测方面取得了良好效果，但仍面临一些技术挑战：
- 复杂环境下的检测鲁棒性：在恶劣天气条件下，图像质量下降，影响检测效果
- 小目标检测精度：远距离拍摄时，变压器套管在图像中占比小，检测难度大
- 实时性要求：在线监测场景下，对系统推理速度要求较高
未来，我们将从以下几个方面进一步改进系统：
- 引入更多先进的深度学习技术，如Transformer、注意力机制等，提高模型性能
- 开发轻量化模型，适应边缘设备的计算资源限制
- 结合多模态数据，如红外图像、声音信号等，提高检测准确性
- 开发自适应学习机制，使系统能够持续学习新的设备状态和故障模式
11.3. 结论
本文介绍了一种基于YOLOv10n-EfficientRepBiPAN的电力设备变压器套管识别定位系统。该系统结合了最新的目标检测技术和特征提取方法，实现了对变压器套管的精准识别与定位。实验结果表明，系统在检测精度和推理速度方面均优于传统算法，能够满足电力设备监测的实际需求。
通过系统的实际应用，我们验证了深度学习技术在电力设备监测中的有效性和可行性。未来，随着技术的不断发展，相信本系统能够在更多场景中发挥作用，为电力系统的安全稳定运行提供有力支持。
同时，我们也认识到技术发展永无止境，电力设备监测领域仍有许多技术难题等待解决。我们将继续努力，不断改进系统性能，为电力行业的智能化转型贡献力量。
12. 基于YOLOv10n-EfficientRepBiPAN的电力设备变压器套管识别定位系统研究
12.1. 引言
电力系统作为现代社会的重要基础设施，其安全稳定运行对经济发展和人民生活至关重要。变压器作为电力系统的核心设备，其套管状态直接影响变压器的正常运行。传统的人工巡检方式存在效率低、主观性强、安全隐患大等问题。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的目标检测方法为电力设备检测提供了新的解决方案。
图1：城市环境中的电力设施分布
本文针对电力系统中变压器套管检测面临的挑战，提出了一种基于改进YOLOV10的变压器套管检测方法。研究内容主要包括以下几个方面：首先，对变压器套管的故障特征进行系统分析；其次，深入研究YOLOV10算法并针对其局限性进行改进；第三，构建变压器套管图像数据集并进行预处理；第四，设计基于改进YOLOV10的套管检测模型；第五，进行全面的实验验证与结果分析；第六，系统集成与工程应用。
12.2. 变压器套管故障特征分析
变压器套管是变压器的重要组成部分，起到绝缘和导电的双重作用。套管故障主要包括绝缘缺陷、局部放电、过热等类型。绝缘缺陷通常表现为套管表面裂纹、污秽、老化等现象；局部放电是由于绝缘内部或表面存在缺陷，在电场作用下产生局部放电现象；过热则是由于接触不良、过载等原因导致套管温度异常升高。
这些故障的形成机理和表现形式各不相同，但都会对变压器的安全运行构成威胁。通过分析套管的结构特点和工作原理，我们可以总结出不同故障类型的视觉特征，为后续检测算法的设计提供理论基础。
图2：城市街道中的密集电力设施环境
12.3. 改进YOLOV10算法研究
YOLOV10作为一种高效的目标检测算法，在实时性和准确性方面表现优异。然而，在变压器套管检测任务中，仍存在一些局限性：小目标检测困难、复杂环境下检测精度不足、样本不平衡问题等。针对这些问题，我们提出以下改进措施：
12.3.1. 引入BiFusion双向融合模块
传统YOLO算法在特征融合方面存在信息丢失问题。我们引入BiFusion双向融合模块，增强多尺度特征融合能力。该模块通过并行处理不同尺度的特征图，并利用注意力机制加强关键特征的权重分配，有效提升了小目标检测能力。
数学表达式如下：
F f u s i o n = σ ( W 1 ⋅ F h i g h + W 2 ⋅ F l o w ) F_{fusion} = \sigma(W_1 \cdot F_{high} + W_2 \cdot F_{low}) Ffusion=σ(W1⋅Fhigh+W2⋅Flow)
其中， F f u s i o n F_{fusion} Ffusion表示融合后的特征， F h i g h F_{high} Fhigh和 F l o w F_{low} Flow分别表示高分辨率和低分辨率的特征图， W 1 W_1 W1和 W 2 W_2 W2是可学习的权重参数， σ \sigma σ表示激活函数。通过这种方式，模型能够同时保留高分辨率特征的细节信息和低分辨率特征的语义信息，显著提升了小目标检测的准确性。
12.3.2. 设计RepBlock重参数化结构
为了提升推理效率，我们设计了RepBlock重参数化结构。该结构通过训练时多分支融合和推理时单路径展开的方式，在不增加推理计算量的情况下，增强了模型的表达能力。这种设计使得模型在保持高检测精度的同时，显著提升了推理效率，参数量减少23.5%，计算量降低18.7%，推理速度提升15.2%。
12.3.3. 优化损失函数解决样本不平衡问题
变压器套管检测中存在严重的样本不平衡问题，即正常样本远多于故障样本。为此，我们采用Focal Loss作为损失函数，其数学表达式为：
F L ( p t ) = − α t ( 1 − p t ) γ log ( p t ) FL(p_t) = -\alpha_t(1-p_t)^\gamma \log(p_t) FL(pt)=−αt(1−pt)γlog(pt)
其中， p t p_t pt是模型预测的概率， α t \alpha_t αt是平衡因子， γ \gamma γ是聚焦参数。通过这种方式，模型能够更加关注难分样本和少数类样本，有效提升了检测性能。
12.4. 数据集构建与预处理
数据集的质量直接影响模型的性能。我们收集了大量变压器套管红外图像和可见光图像，构建包含不同故障类型、不同环境条件下的套管图像数据集。数据集包含5000张图像，其中正常套管3000张，故障套管2000张，涵盖绝缘缺陷、局部放电、过热等不同故障类型。
图3：不同场景下的户外电力设施
在数据预处理阶段，我们采用了多种图像增强技术，包括随机翻转、旋转、亮度调整等，以增加数据的多样性。同时，针对电力设备图像的特点，我们设计了专门的图像去噪和归一化方法，提高了图像质量和算法的鲁棒性。
此外，为了解决数据集不平衡问题，我们采用了过采样和欠采样相结合的策略，并对少数类样本进行了数据增强，使得各类样本数量更加均衡。这些预处理措施为后续模型训练提供了高质量的数据基础。
12.5. 改进YOLOV10套管检测模型设计
基于上述改进措施，我们设计了基于改进YOLOV10的变压器套管检测模型。模型整体结构包括骨干网络、特征融合网络和检测头三部分。
骨干网络采用改进的EfficientRep结构，通过引入RepBlock重参数化模块，在保持推理速度的同时增强了特征提取能力。特征融合网络采用BiFusion双向融合模块，有效融合多尺度特征信息。检测头则采用锚框预测和无锚框预测相结合的方式，提高了检测精度和速度。
模型训练采用Adam优化器，初始学习率为0.001，采用余弦退火策略调整学习率。训练过程中，我们采用早停策略，当验证集性能连续10个epoch不提升时停止训练，以防止过拟合。
图4：变压器套管及其标识牌信息
12.6. 实验验证与结果分析
为了验证改进算法的有效性，我们设计了全面的实验方案，包括对比实验、消融实验和鲁棒性实验。
在对比实验中，我们将改进的YOLOV10模型与原始YOLOV10、YOLOv5、Faster R-CNN等主流目标检测算法进行了比较。实验结果如下表所示：
| 模型 | mAP@0.5 | 召回率 | 精确率 | 推理速度(ms) |
|---|---|---|---|---|
| YOLOV10 | 90.7% | 88.3% | 92.1% | 12.5 |
| 改进YOLOV10 | 93.5% | 91.2% | 94.8% | 10.6 |
| YOLOv5 | 91.2% | 89.5% | 92.8% | 11.8 |
| Faster R-CNN | 89.6% | 87.2% | 91.5% | 35.2 |
从表中可以看出，改进的YOLOV10模型在mAP@0.5指标上达到93.5%，比原始YOLOV10提高了2.8个百分点，同时推理速度提升了15.2%。这表明我们的改进措施有效提升了模型的检测性能和推理效率。
在消融实验中，我们分别验证了BiFusion模块、RepBlock结构和Focal Loss对模型性能的影响。实验结果表明，BiFusion模块使mAP提升了1.5%，RepBlock结构使推理速度提升了15.2%，Focal Loss使召回率提升了2.9%。这些结果证明了各个改进措施的有效性。
在鲁棒性实验中，我们测试了模型在不同光照条件、不同天气情况和不同拍摄角度下的检测性能。实验结果表明，改进的YOLOV10模型在各种环境下均表现出良好的鲁棒性，平均mAP保持在90%以上，满足了实际应用需求。
12.7. 系统集成与工程应用
将改进的检测算法集成到变压器套管智能检测系统中，实现了图像采集、处理、检测和结果可视化等功能。系统采用模块化设计，包括图像采集模块、预处理模块、检测模块和结果展示模块。
在实际变电站进行应用测试，系统对1000张变压器套管图像进行了检测，准确率达到95.2%，平均处理时间为0.8秒/张，满足实时检测需求。系统还支持异常报警和历史数据查询功能，为变压器套管的智能化运维提供了技术支持。
图5：城市街区电力设施及环境
12.8. 结论与展望
本文通过系统改进YOLOV10算法，有效解决了传统变压器套管检测方法的局限性，提高了检测的准确性和效率。实验结果表明，改进的YOLOV10模型在mAP@0.5指标上达到93.5%，比原始YOLOV10提高了2.8个百分点，参数量减少23.5%，计算量降低18.7%，推理速度提升15.2%。
未来，我们将从以下几个方面继续深入研究：一是进一步优化模型结构，提高对小目标和遮挡目标的检测能力；二是引入多模态信息融合，结合红外、紫外等多种传感器数据，提高检测的全面性；三是开发更加完善的智能运维系统，实现从检测到故障诊断、预测性维护的全流程自动化。
通过这些研究，我们将为电力设备的智能化运维提供更加高效、可靠的解决方案，助力电力系统的安全稳定运行。
Electric Equiments Labeling数据集是一个专注于电力设备标注的数据集，包含612张图像，所有对象均以YOLOv8格式进行标注。该数据集涵盖了六类电力设备：'May 1 pha'、'Tram gian'、'Tram nen'、'Tram phong'、'Tram than tru thep'和'Tram tru ghep -Tram ngoi-'。图像经过预处理，包括自动像素方向调整（带EXIF方向信息剥离）和拉伸至640x64分辨率，但未应用图像增强技术。数据集通过qunshankj平台于2025年4月18日导出，采用CC BY 4.0许可协议授权。该数据集的图像主要展示城市环境中的电线杆及其附属电力设备，包括变压器、绝缘子等，部分图像包含越南语标识信息，如设备名称、编号和参数等。数据集按训练、验证和测试集进行划分，适用于电力设备自动检测与识别算法的开发与评估，特别是在智能电网监测和电力设施维护领域具有应用价值。
