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摘要
为提高单目标多分类(SSD,single shot multibox detector)网络模型对输电线防震锤的识别准确率，提出一种融合卷积注意力机制和SSD模型相结合的新方法；该算法采用残差网络ResNet作为骨干网络，引入卷积注意力机制将通道和空间注意力结合，通过压缩提取中间特征和利用权重系数更好地分辨出前景与背景，提高对输电线路中防震锤检测的精度和速度；训练时引入迁移学习策略，克服了模型训练困难问题；实验结果表明，提出的算法不仅提高了检测准确率，计算效率亦得到了提升；与经典SSD算法相比，输电线路的防震锤检测准确率提升了2.5%,检测速度达到了12 fps识别效果明显提升，证明了新算法的有效性。
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