【摘要】针对输电网络中绝缘子数量众多，且人工巡检绝缘子的方式存在误判等问题，本文提出一种改进的 ＹＯＬＯｖ５ 算法的无人 机巡检图像绝缘子检测方法，以大幅度提升巡检的效率。 首先，将无人机获取的图像进行 Ｍｏｓａｉｃ 数据增强；其次，提出使用 ＦＲｅＬＵ 激 活函数处理 ＹＯＬＯｖ５ 算法的中间特征变量以提升网络处理图像特征的鲁棒性；最后，使用 Ｐｉｘｅｌｓ⁃ＩｏＵ 损失函数来增加对错误框的处理 机制。 实验结果表明，相比传统的 ＹＯＬＯｖ５ 算法，改进以后的 ＹＯＬＯｖ５ 能够在保持检测速度的同时获得更好的检测精度，为后续建立 绝缘子在线检测系统提供了解决办法。