一种Transformer引导YOLOv5对高空吊钩违规操作识别

作者：梁纲; 栗晓政; 饶宇飞; 杨磊; 商兵兵

来源：电工技术, 2023, (10): 1-4.

DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.10.001

• 深度学习
• Transformer
• YOLOv5
• 目标检测
• SIoU

为了降低高空作业意外事故发生的风险，高空吊钩作业违规检测识别并及时告警显得十分重要。针对高空吊钩目标小以及图像目标模糊等问题，现有的基于YOLOv5的目标检测方法存在误检测率高、效率低等问题，为此采用一种Transformer模块来引导YOLOv5对高空吊钩违规操作检测的算法。首先，在Backbone中添加Transformer模块有效捕获全局信息和目标图像的上下文内容信息，有利于捕获复杂背景干扰下目标的特征信息；其次在Neck中使用BiFPN模块，能有效挖掘小目标图像内容信息及深层图像语义信息；最后使用SIoU损失函数，可以更准确定位目标框的位置信息。

• 单位
  国网河南省电力公司; 国网河南省电力公司电力科学研究院