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摘要
防振锤是架空输电线路系统中一种重要的电气设备，对防止架空线路因风吹而周期性发生疲劳破坏具有重要意义。航拍图像中，防振锤尺寸较小、形态各异、背景复杂多变、检测难度较大。针对此问题，采用单阶段全卷积目标检测网络(Fully convolutional one-stage object detection,FCOS)来进行架空输电线路防振锤检测。为了提高检测精度，将FCOS特征提取层的各个特征点看作随机变量，用各阶中心矩的组合表达其随机分布，并在此基础上提出了一种基于各阶中心矩的空间注意力机制，来准确描述图像特征的权重分布。试验结果表明，改进后的FCOS在不同阈值下的平均检测精度均高于原始的FCOS，在阈值为0.5时，平均检测精度达到94.9%。同时，该方法在不同阈值下的平均检测精度，大大超过了其他主流的注意力机制。
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