基于多重注意力和特征对齐的销钉缺陷检测方法

基于多重注意力和特征对齐的销钉缺陷检测方法
焦润海;李恺航;张学成;符哲源
【期刊名称】《电力信息与通信技术》
【年(卷),期】2024(22)4
【摘要】电网规模的快速扩张对输电线路的检测维护提出更高的要求,智能高效的自动化电力巡检图像识别算法作为提高检测维护的手段,已经成为目前研究的重要方向之一。

为实现巡检图像中销钉缺陷目标的准确识别,文章提出一种基于多重注意力和特征对齐的销钉缺陷检测方法。

首先,构建基于可变形注意力的可变形检测变压器(deformable detection transformer,Deformable-DETR)框架,解决现有识别算法中无法通过卷积神经网络进行像素点轮廓-环境关系建模的问题;之后,提出区域注意力特征提取模块,解决由可变形注意力带来的特征粒度不足的问题;为丰富目标物体特征质量,提出基于注意力的候选框特征对齐模块和约束函数;最后,选取华中地区某电力公司的航拍图像数据验证算法性能。

结果表明,所提算法总体性能相比于现有的卷积算法提升5.4%,总体平均检测精度达到90.5%。

【总页数】9页(P21-29)
【作者】焦润海;李恺航;张学成;符哲源
【作者单位】华北电力大学控制与计算机工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN915.853
【相关文献】
1.基于RetinaNet和类别平衡采样方法的销钉缺陷检测
2.基于注意力机制和多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测方法
3.基于注意力机制的YOLOv5的输电线路销钉缺陷检测
4.基于注意力卷积神经网络的销钉缺陷检测方法
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