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2025年保险丝行业趋势分析：航空保险丝向智能化方向迈进

随着科技的飞速进展，2025年保险丝行业正朝着智能化、精准化的方向迈进。在航空领域，保险丝作为重要的防松部件，其绕向的精确?????检测关乎飞行平安。传统人工目视检查航空保险丝绕向的方式效率低下且标准不一，已难以满意行业日益增长的需求。在此背景下，基于深度学习的目标检测技术为航空保险丝绕向识别带来了新的解决方案。

一、YOLOv7模型：航空保险丝绕向识别的基础框架

《2025-2030年中国保险丝行业项目调研及市场前景猜测评估报告》指出，YOLOv7模型是航空保险丝绕向识别讨论的基础，它由主干网络、颈部网络和猜测头部输出端构成。主干网络负责对输入图片进行格式化处理后，通过卷积、标准化及激活函数模块的深层堆叠，提取不同尺度的特征图。深层堆叠的残差块结构搭配跳动连接，既提升了网络精度，又有效缓解了梯度消逝问题。颈部网络采纳自上而下和自下而上双向融合的方式，将不同大小的特征图进行融合，使网络能更好地学习多级特征。最终，来自颈部网络的大、中、小三种尺寸的特征图，经深度可分别卷积处理，生成最终的猜测结果。

二、AFE-YOLOv7模型：航空保险丝绕向识别的优化升级

(一)优化SPPCSPC模块，增加网络信息关注度

航空保险丝检测面临背景简单、目标占比小的难题，需要网络高度关注多维度信息。在YOLOv7颈部网络的SPPCSPC模块中融入CBAM，形成SPPCSPC_ATT模块。CBAM由通道留意力模块和空间留意力模块组成，通道留意力模块先对输入特征图进行最大池化和平均池化，生成不同空间信息属性的特征图，再经前向权值共享网络处理，生成通道特征图;空间留意力模块对通道处理后的特征图进行最大池化和平均池化，再经卷积生成空间留意力特征层。SPPCSPC_ATT模块通过对特征图的处理和CBAM的作用，提升了模型对检测目标分类的置信度。

(二)嵌入坐标留意力机制，提升方向感知力量

传统全局池化层无法保留位置信息，而位置信息对航空保险丝绕向检测至关重要。在颈部网络与头部猜测网络之间嵌入CA坐标留意力模块，该模块分别沿水平和垂直方向对输入对象进行池化操作，猎取横纵轴位置信息，将两个方向的特征聚合、拼接、卷积，再划分并转化为通道数相同的向量，经激活函数扩展后作为留意力权重，有效削减信道数，降低计算简单度。将CA坐标留意力模块嵌入颈部网络后，模型对密集小目标的方向感知力量显著增加，能够检测到原模型漏检的样本目标。

(三)优化边界框损失函数，提高模型鲁棒性

YOLOv7的边界框损失函数CIoU存在问题，当猜测框与真实框宽高呈线性比例变化时，会影响模型检测精度与鲁棒性。引入Focal-EIoU损失函数，它不仅考虑猜测框的宽高比和大小，还引入加权处理方法。使用Focal-EIoU损失函数后，模型训练收敛速度加快，最终损失值更低，在面对宽高比较接近的检测目标时，检测效果得到明显改善。

(四)AFE-YOLOv7模型构建

通过在SPPCSPC模块中融入CBAM，在颈部与头部网络间嵌入CA坐标留意力模块，将边界框损失函数替换为Focal-EIoULoss，胜利构建了AFE-YOLOv7模型。

三、试验与分析：验证AFE-YOLOv7模型的有效性

(一)数据集制作

由于缺乏开源的航空保险丝绕向数据集，通过拍摄本校停机坪真实飞机及航材的保险丝，猎取500多张原始图片，经数据增加后得到包含2810张图像的数据集，其中有超过5000个正样本和4900个负样本。使用Labelimg标注工具对数据进行标注，并按8∶1∶1的比例划分为训练集、验证集和测试集。

(二)试验环境

试验在Windows10专业版64位操作系统下进行，采纳8GB显存的GeForceRTX4000GPU、Intel(R)Core(TM)i9-10920xCPU，基于pytorch框架。运用迁移学习，以原始YOLOv7模型在COCO数据集上训练的预权重作为初始权重，使用Adam优化器，设置初始学习率为0.01，每次传入8张图片，数据加载数量为4，训练轮数为500轮。

(三)衡量指标

采纳精确率、召回率、FPS和平均精确率作为衡量指标。精确率评估模型检测目标的精确?????性，召回率衡量检测的全面性，FPS表示推理速度，mAP通过计算各类别精确率曲线与坐标轴围成面积的积分并平均得到。

(四)消融试验

以未改进的YOLOv7模型为基准，设置7种改进方法进行消融试验。试验结果表明，除一