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南方电网技术 2024年第9期 47-58页

作者：严宇平杨秋勇谢翰阳史建勋邓琨温启良广东电网有限责任公司中国南方电网有限责任公司中国农业大学经济管理学院南方电网深圳数字电网研究院有限公司

针对输电线路异物检测中存在背景干扰、图像分辨率低且异物尺度变化大等问题，提出了一种基于改进YOLOv7的输电线路异物检测模型。首先，通过空间深度卷积（space to depth conconvolution,SPD-Conv）和多维协作注意力（multidimensiona... 详细信息

针对输电线路异物检测中存在背景干扰、图像分辨率低且异物尺度变化大等问题，提出了一种基于改进YOLOv7的输电线路异物检测模型。首先，通过空间深度卷积（space to depth conconvolution,SPD-Conv）和多维协作注意力（multidimensional collaborative attention,MCA）机制构造新的骨干网络，加强模型对低分辨率图像特征提取及抑制背景干扰的能力，同时增加对小目标异物的关注度。其次，使用幻影卷积（ghost convolution,Ghost-Conv）改进高效分层聚合网络（efficient layer aggregation network,ELAN）的输出部分，大幅降低模型的计算量。最后，基于可伸缩交并比（scalable intersection over union,SIoU）优化损失函数，进一步提高模型的训练速度和鲁棒性。实验结果表明，所提模型在输电线路异物检测数据集上平均精度均值（mean average precision,mAP）达到95.98%，高于其他主流对比模型，同时每秒帧数（frames per second,FPS）达到64，满足输电线路异物的实时性检测。

关键词：输电线路异物 YOLOv7 多维协作注意力小目标 SPD 幻影卷积

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跨尺度多维协作特征交互的航拍绝缘子多缺陷检测

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计算机工程与应用 2024年

作者：郭伟闻雯金海波付海辽宁工程技术大学软件学院

针对输电线路航拍绝缘子缺陷图像中检测目标小、尺度差异大、种类多以及背景复杂等问题，提出了跨尺度多维协作特征交互的航拍绝缘子多缺陷检测算法。首先，在进行多尺度特征融合时，引入多维协作注意力模块，通过增强空间与通道维度的... 详细信息

针对输电线路航拍绝缘子缺陷图像中检测目标小、尺度差异大、种类多以及背景复杂等问题，提出了跨尺度多维协作特征交互的航拍绝缘子多缺陷检测算法。首先，在进行多尺度特征融合时，引入多维协作注意力模块，通过增强空间与通道维度的特征交互，提升模型对小目标的全局感知能力，并在此基础上，提出了C2f-CM模块，通过特征通道的分割变换以及拓展分支的拆分融合，有效减少特征结构冗余并提高模型的跨尺度特征提取能力；其次，构建全局感受野空间池化金字塔模块，帮助网络抑制复杂背景的干扰并聚合不同感受野的绝缘子缺陷特征；最后，通过设计MG-Detect检测头，减少对小目标的漏检情况，增强算法对多尺度目标的适应能力并降低冗余计算。实验结果显示，该算法的mAP@0.5达到97.3%，相较于基线模型提升了5.4%。同时，绝缘子破损、闪络和自爆缺陷AP分别提高了5.1%、9.9%和1.1%，该算法能更准确地识别不同尺度的绝缘子缺陷特征。

关键词：绝缘子缺陷多缺陷检测多维协作注意力小目标

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