基于完全自注意力的水电枢纽缺陷识别方法

作者：赵国川; 王姮^*; 张华; 庞杰; 周建

来源：计算机工程, 2022, 48(09): 277-285.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0062577

• 水电枢纽
• 缺陷识别
• 自注意力机制
• 多尺度特征
• 自注意力融合

水电枢纽在长期运行过程中容易受水流侵蚀、应力变化等因素影响，导致形成裂缝、渗漏、脱落、露筋等缺陷，造成重大安全隐患。目前，水电枢纽缺陷识别主要依靠人工巡检，存在效率低、风险高等问题。提出一种水电枢纽缺陷识别方法，基于完全自注意力机制构建缺陷识别网络，以提高网络捕捉长距离全局信息的能力和缺陷识别精度。设计2个同尺寸的自注意力编码器分支，通过双分支结构完成不同尺度自注意力计算，从而提取多尺度缺陷特征，增强全局语义表达能力。构建一个基于类别向量的自注意力混合融合模块，并对2条分支的多尺度特征进行融合，以有效应对水电枢纽缺陷图像尺度变化大、形态多样等问题。在四川某水电站枢纽缺陷数据集上的实验结果表明，该方法宏查准率可达98.87%，缺陷识别效果优于SVM、ResNet-50、MobileNet v3等方法。

• 单位
  西南科技大学; 清华四川能源互联网研究院