基于立体注意力机制的输电线路图像识别算法

作     者：李曜丞 李喆 许永鹏 王维良 江秀臣 LI Yaocheng;LI Zhe;XU Yongpeng;WANG Weiliang;JIANG Xiuchen

作者机构：上海交通大学电气工程系上海200240 山东通广电子有限公司淄博255000 

出 版 物：《高电压技术》 (High Voltage Engineering)

年 卷 期：2023年第49卷第8期

页      面：3437-3445页

核心收录：

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 0303[法学-社会学] 0710[理学-生物学] 08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家电网有限公司科技项目(5200-201955095A-0-0-00) 

主　　题：输电线路巡检 图像识别 EfficientDet 立体注意力机制 图像特征学习 

摘      要：针对计算资源有限的边缘设备无法支撑复杂的高精度图像识别模型这一实际问题,提出了一种基于EfficientDet和立体注意力机制的输电线路图像识别算法。首先,基础网络采用EfficientNet网络,该模型通过统一缩放网络深度、宽度和输入图像分辨率,获取最佳网络架构。其次,使用BiFPN网络增强模型特征表达能力,改进策略包含增加残差链接、移除单输入边结点、权值融合等。在此基础上,立体注意力机制综合考虑尺度、空间、通道等多维度信息,基于视觉注意力机制进一步优化、整合特征。最终,后续的头部网络利用高质量特征提升物体分类和定位的准确率。实验结果表明,所提框架相较于原版网络准确率提升3.0%,且对于不同参数量、不同结构的网络性能均有所提升。该研究可为输电线路巡检图像的高效识别提供参考。