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基于TLI-DETR的输电线路巡检图像小目标检测方法
1
作者
徐程
郑春厚
+3 位作者
胡祥
王丽丽
张庚生
郭昊博
《智慧电力》
北大核心
2025年第9期117-125,共9页
针对输电线路巡检(TLI)中存在的复杂背景干扰、目标尺度跨度大及器件密集分布导致小目标检测精度低的问题,提出一种适用于TLI的检测变压器(DETR)模型TLI-DETR。首先,通过在骨干网络各阶段末层用多尺度可分离卷积网络替换残差块,提取并...
针对输电线路巡检(TLI)中存在的复杂背景干扰、目标尺度跨度大及器件密集分布导致小目标检测精度低的问题,提出一种适用于TLI的检测变压器(DETR)模型TLI-DETR。首先,通过在骨干网络各阶段末层用多尺度可分离卷积网络替换残差块,提取并融合各阶段输出的特征图作为多尺度特征,以增强小目标特征提取能力;其次,在多尺度特征图中引入通道空间融合交叉注意力机制,抑制图像中背景噪声对小目标检测的干扰;最后,设计层级交互特征融合模块,通过动态调整注意力区域提升密集小目标检测精度。实验结果表明,所提方法在输电线路巡检任务中的综合性能优于当前主流模型,可有效识别输电线路中的小目标部件,有助于发现潜在的安全隐患。
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关键词
输电线路巡检
小目标检测
多尺度可分离卷积网络
通道空间
融合
交叉注意力
层级交互特征融合
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职称材料
题名
基于TLI-DETR的输电线路巡检图像小目标检测方法
1
作者
徐程
郑春厚
胡祥
王丽丽
张庚生
郭昊博
机构
安徽大学人工智能学院
华北电力大学电气与电子工程学院
国网物资有限公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2025年第9期117-125,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB2402901)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2024MS004)。
文摘
针对输电线路巡检(TLI)中存在的复杂背景干扰、目标尺度跨度大及器件密集分布导致小目标检测精度低的问题,提出一种适用于TLI的检测变压器(DETR)模型TLI-DETR。首先,通过在骨干网络各阶段末层用多尺度可分离卷积网络替换残差块,提取并融合各阶段输出的特征图作为多尺度特征,以增强小目标特征提取能力;其次,在多尺度特征图中引入通道空间融合交叉注意力机制,抑制图像中背景噪声对小目标检测的干扰;最后,设计层级交互特征融合模块,通过动态调整注意力区域提升密集小目标检测精度。实验结果表明,所提方法在输电线路巡检任务中的综合性能优于当前主流模型,可有效识别输电线路中的小目标部件,有助于发现潜在的安全隐患。
关键词
输电线路巡检
小目标检测
多尺度可分离卷积网络
通道空间
融合
交叉注意力
层级交互特征融合
Keywords
TLI
small target detection
multi-scale separable convolutional network
channel-spatial fusion cross-attention
hierarchical interactive feature fusion
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TLI-DETR的输电线路巡检图像小目标检测方法
徐程
郑春厚
胡祥
王丽丽
张庚生
郭昊博
《智慧电力》
北大核心
2025
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