LE-YOLOv12:轻量有效的高压熔断器检测识别OA

精确识别高压熔断器型号是保障电力系统安全运行的关键。然而,高压熔断器型号识别面临目标外观高相似、现场采集图像质量欠佳以及识别精度与计算效率难以兼顾等挑战。为应对这些挑战,本文提出一种轻量高效的高压熔断器检测识别模型LE-YOLOv12,旨在实现精度与效率的高度平衡。该模型以先进的YOLOv12为基础,进行一系列轻量化定制设计:首先,采用创新的StarNet作为骨干网络,大幅降低计算复杂度;其次,设计LE-C3K2特征融合颈部,以补偿轻量化带来的特征表达能力损失;最后,构建LE-Detector轻量化检测头,并引入MPDIoU损失函数对边界框定位进行精细优化,进一步压缩检测头参数并优化预测。实验结果表明,相较于强大的YOLOv12-N基线,LE-YOLOv12在计算量减少33.8%、参数量锐减50%、推理速度提升42.9%的同时,mAP50仍保持在96.5%,远超先前工作的性能(91.1%),为特定工业场景下的高效、精准目标检测提供了一种有效的轻量化设计方案。