激光与红外

作者：蒋维杰，郭佑民，杨浩博，王涛，邵桐

单位：兰州交通大学 机电工程学院，甘肃 兰州 730070；

关键词：电力设备;红外图像;故障诊断;YOLO11

基金：兰州市科技计划项目(No.2023116)资助。

针对目前配电室电力设备人工巡检作业存在效率低下、漏识率高等问题，提出了一种改进YOLO11的配电室电力设备红外图像故障诊断方法。首先，采用双向特征金字塔网络(BiFPN)取代原始模型的FPN+PAN结构以促进模型特征融合的效率；其次，在BiFPN输出中嵌入了卷积块注意力机制(CBAM)，使模型能够在复杂的识别环境中优先注意检测目标的特征；最后，通过在C3K2模块中使用FasterBlock模块代替Bottleneck模块，降低模型的大小。实验结果表明，相较于原模型，改进模型在实现轻量化的同时精确率和平均精度均值分别提升了279、235，证明了改进模型的有效性和优越性，为电力设备故障智能诊断提供了参考。

来源：2026年第5期

《激光与红外》期刊编辑部

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