关键词:
销钉检测
绝缘子检测
注意力机制
深度学习
电力巡检
摘要:
输电线路承担输送电能的重要任务,需要定期巡检和维护。销钉和绝缘子是输电线路中的重要元件,一旦发生故障,可能造成大规模停电。在实际的电力巡检中,销钉目标过小、绝缘子背景复杂等问题,可能导致隐患未能及时检出。针对上述问题,注意力机制可以增加尺度和空间感知,自动捕捉最关键的信息。因此,本文以航拍图像中的输电线路元件作为研究对象,结合电力巡检的要求,研究了基于注意力机制的航拍输电线路缺陷检测方法。针对不同的元件和检测任务,本文分别提出了一种基于融合注意力机制的销钉检测方法和一种基于Transformer自注意力机制的绝缘子检测方法。主要工作如下:
首先,针对销钉缺陷目标过小的问题,本文提出了一种融合了尺度注意力和空间注意力的销钉缺陷检测方法。该方法基于Res Net-50特征提取网络,通过引入卷积注意力模块,提高了注意力特征提取能力;通过改进的特征金字塔结构,加强了低层位置信息的利用率;通过提取并融合目标尺度和空间自注意力,设计了融合自注意力检测器,能够增强目标的尺度感知和空间感知;通过利用生成焦点损失函数,将分类与质量评估联系起来,增强训练测试一致性。本文方法在自制的输电线路销钉检测数据集上进行训练和测试,实验证明本文方法可以有效提升销钉缺陷检测精度。
其次,针对绝缘子背景复杂的问题,本文提出了一种基于Transformer自注意力机制的航拍输电线路绝缘子检测方法。该方法基于Swin Transformer特征提取网络,通过改进自注意力机制,增强了网络特征提取能力;通过搭建位置传输模块,提高了网络对绝缘子位置信息的传输能力;通过改进的特征金字塔结构,增强网络特征融合能力;通过引入无框检测机制,加强了网络对缺陷目标的定位;通过设计动态标签分配策略,训练不同标准的正负样本,增加网络泛化能力。本文方法在自制的输电线路绝缘子检测数据集上进行训练和测试,实验证明本文方法可以有效提升绝缘子缺陷检测精度。
综上,本文通过对输电线路航拍图像的深入分析,研究了基于注意力机制的航拍输电线路缺陷检测方法,针对不同输电线路元件的特性,分别对销钉缺陷和绝缘子缺陷在精度上进行优化。实验结果表明,本文提出的检测方法可以有效地满足输电线路电力巡检任务需求,具有一定的理论意义和研究价值。