为实现在复杂环境下对电力金具的准确快速检测，提出了一种基于改进YOLOv5（You Only Look Once version 5）的电力金具目标检测方法。针对现有目标检测方法参数量大、类别不平衡影响网络训练效果等问题，引入了轻量化网络Ghost Net,减少了冗余特征图对网络预测的影响，通过引入ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制提高了网络的特征提取能力，避免了目标预测受到复杂环境的干扰，并使用Focal-CIoU（Focal-Complete-IoU） Loss损失函数提高了模型对少数类别的识别能力。实验结果表明，提出的算法在准确率和平均精度均值等评价指标中皆优于原始的YOLOv5算法，并且参数量仅占原始网络的61.2%。精确度提升了4.0%,mAP@0.5提升了1.9%,mAP@0.5:0.95提升了4.5%。同时，提出的算法在保持较高的预测精度的同时，均衡了推理速度，能够达到实时的电力金具目标检测要求。
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