绝缘子在维护电力传输系统的安全性和稳定性方面起着至关重要的作用。它们有效地隔离了电线和支撑结构等金属部件，保持输电线路的稳定，并防止短路和漏电，从而确保稳定的电力传输。尽管绝缘子设计用于承受雷击和高温等自然干扰，但由于复杂的地理环境和自然条件，它们仍面临安全挑战。长期暴露在环境干扰下会导致绝缘子老化和损坏，进而引发输电故障。以瓷绝缘子为例，绝缘子头部的微小裂纹会允许外部湿气渗透，降低绝缘电阻。在这种情况下，雷击等事件可能导致闪络，电弧产生的热量可能导致绝缘子爆炸和性能下降，从而引发停电。因此，定期检查绝缘子是非常重要的。
近年来，随着无人机技术和图像处理的进步，使用无人机进行电气检查的方法逐渐取代了人工检查，使检查过程更加高效和安全。如今，电力传输系统遍布各个地方，包括森林、河流和湖泊，这使得无人机拍摄的图像背景变得复杂。由于缺陷体积小且背景杂乱，检测绝缘子缺陷仍然是一项具有挑战性的任务。传统的计算机视觉方法[[2], [3], [4],21]通常使用颜色、形状、纹理和轮廓作为特征来检测绝缘子缺陷。Zhai等人提出了基于显著性和自适应形态学的绝缘子缺陷检测算法，该算法利用颜色和梯度特征定位绝缘子的位置，并通过自适应形状分析将绝缘子与背景分离。然而，传统方法缺乏鲁棒性，难以适应各种复杂背景，导致可靠性较低，无法满足电气检查的精度要求。
与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络（CNN）能够学习高级图像特征，从而突破了物体检测算法的瓶颈，并以前所未有的速度发展。2014年，Girshick等人提出了基于区域的CNN算法R-CNN，在VOC07数据集上取得了显著进展，平均准确率提高了24.8%。然而，其缺点也很明显，例如候选框的重叠导致大量冗余计算，从而导致检测速度非常慢。为了解决这个问题，He等人引入了SPPNet，该算法结合了空间金字塔池化层，使CNN能够生成固定大小的特征块，无需重复调整图像大小，从而避免了冗余的卷积计算，检测速度提高了20倍。尽管有这些进步，这两种方法都采用了两阶段、从粗到细的检测方法，结构复杂且难以加速，难以应用于工程项目。因此，Redmon等人提出了YOLO（You Only Look Once），该算法将图像划分为多个区域，并同时预测每个区域的边界框和概率。在VOC07数据集上，YOLO的mAP达到了52.7%，检测速度达到了每秒155帧。Chen等人采用了注意力反馈机制，帮助模型更加关注绝缘子缺陷的关键区域，提高了检测精度。双空间金字塔结构用于在不同尺度上捕获特征信息，增强了模型对复杂背景和目标变化的适应能力。然而，复杂的注意力机制和双空间金字塔结构可能会增加模型的计算复杂性和训练时间。深度学习的发展为智能构建电力系统奠定了基础，电力检测算法的设计在各种电气场景中取得了显著进展。
Liu等人针对当前小尺度物体、复杂背景和收集数据量有限的研究难题，提供了基于深度学习方法的绝缘子处理阶段和缺陷检测阶段的概述。不同电力场景下的检测任务具有独特的特点，使得现有的物体检测模型难以直接应用。因此，许多研究[[14], [15], [16], [17],30]根据具体特征进一步优化了模型。由于绝缘子缺陷体积小且分布在各种复杂背景中，识别难度大，通用模型的检测精度较低。为了提高检测性能，必须考虑这些特点进行改进。Tao等人引入了一种新的两阶段检测方法，采用高斯模糊和仿射变换等数据增强技术来提升模型的泛化能力，使模型精度从0.91提高到0.96。然而，这种方法带来了较高的训练和计算成本，难以应用。为了解决这个问题，Zhang等人基于YOLOv3技术并结合FPN结构[13]增强了网络的故障检测能力，同时降低了过拟合的风险。随后，Yang等人通过修改算法的损失[28]函数和特征连接结构，进一步提高了小物体（如绝缘子）的检测速度和精度。Zhou等人将YOLOv5的轻量级架构[11]与两阶段检测器的能力结合起来，提高了小物体的检测效果，并通过引入旋转边界框[3]提高了预测框的质量，精度达到了98%。然而，采用两阶段策略也显著降低了帧率。
在类似的创新方向上，Liu等人提出了一个天气域合成网络，用于在多域绝缘子缺陷检测和分类任务中提取跨模态判别信息。通过加入天气域迁移学习，使模型在不同天气条件下保持稳定的检测性能。通过添加目标检测层来融合浅层和深层特征映射，提高了小目标的检测精度。Zhang等人使用注意力机制改进了YOLOv5的特征提取模块，并通过雾数据增强提高了数据集的大小和复杂性，有效提高了模型在各种场景下的检测能力，mAP50:95提高了1.3%。然而，这些方法通常只优化了一个方面，要么是网络结构，要么是特征提取机制，导致性能提升有限。意识到这一差距，He等人改进了模型区分复杂背景的能力，通过将GhostNet[6]与多尺度非对称卷积相结合，升级了C2f网络。他们的新连接结构设计大幅提升了模型检测不同大小目标的能力，不仅减少了计算需求，还将检测精度从89.2%提高到令人印象深刻的93.9%。他们的方法强调了根据网络内特征类型和层次的细微差异调整检测策略的必要性。然而，这种方法没有考虑网络各部分特征之间的差异，导致模块特征冗余，限制了效率。
以往的方法主要集中在解决绝缘子爆炸和随之而来的损失问题，而检测更微妙和更具挑战性的闪络问题则需要更强大的检测网络。为此，我们的研究提出了多种类型的绝缘子故障检测策略MID-YOLO，其主要贡献如下：
1.利用YOLOv8 [12]的基础，我们重新设计了颈部结构，以增强网络在复杂背景中区分特征的能力。这是通过将融合组件转换为可训练的Concat Block来实现的，优化了特征融合的效率。
2.考虑到颈部特征与主网络特征之间的差异，我们从以深度为中心的架构转向了以宽度为中心的架构。这导致了一个全新的多尺度残差块（Multi-Scale Residual Block）的诞生，不仅提高了模型感知复杂细节的能力，还大幅降低了计算需求。
3.通过对网络颈部输出特征的深入分析，我们发现重复特征未被充分利用。为了解决这个问题，我们设计并实现了细节感知模块（Detail Aware Block），这是一种创新方法，通过重新组织特征并将其与注意力机制结合，提高了模型对小尺度目标的敏感度。
这些贡献共同体现了我们致力于推动绝缘子故障检测边界的发展，提供了一种能够应对实际应用复杂性的强大解决方案。
