基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型

作者：郝然; 王红军^*; 李天瑞

来源：计算机科学, 2023, 1-9.

• 电网缺陷
• 目标检测
• 注意力机制
• 特征金字塔

检测输电线路缺陷并及时维修可以确保电网的安全稳定，具有重大的实际意义。但输电线路图像因背景复杂、元件尺寸小导致现有的目标检测模型不能取得很好的效果，因此本文提出了基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型。模型设计了DBSA(Dual-branch Serial Attention)双分支串行混合注意力从而让模型将更多的权重放在缺陷上，并提出了WCFPN(Well-connected Feature Pyramid Network)特征金字塔让经DBSA提取的特征发生充分融合，从而提高模型检测小目标的能力。DBSA将特征图沿高度和宽度两个分支压缩并用一维卷积提取注意力，WCFPN设计了一种包含跨尺度融合和跳层连接的新型融合路径，让经DBSA提取的高层语义信息和低层空间信息发生更充分的交互。最后在绝缘子自爆、防振锤损坏、鸟巢异物、水泥杆破损和输电线路缺陷五个数据集上实验，本文模型取得了最佳的检测效果，在五个数据集的平均AP50、AP分别为84.3%和46.1%，比目前最先进的模型YOLOv7分别提升了3.7%和3%。

• 单位
  西南交通大学