-
题名基于DAMF-NET的输电线路施工机械智能检测
- 1
-
-
作者
张凡
纪超
宋智伟
贾星海
高鸣江
崔奇超
-
机构
西安工程大学电子信息学院
西安市电气设备互联感知与智能诊断重点实验室
-
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期90-102,共13页
-
基金
陕西省重点研发计划(2020ZDLGY09-10)
金属挤压与锻造装备技术国家重点实验室开放课题(S2208100.W03)
+2 种基金
陕西省创新人才推进计划(2022KJXX-41)
西安市科技计划(22GXFW0041)
西安工程大学研究生创新基金项目(chx2024014)资助。
-
文摘
输电线路的稳定性是电网正常运行的重要保障,为防止线路施工误碰导线发生事故,针对现有检测方法精度低和可靠性差,提出了一种基于多分支双重注意力的特征提取网络DAMF-NET。该算法通过构建多分支双重注意力机制使网络更加关注目标信息的局部特征,优化模型特征提取过程;提出多分支轻量特征融合网络,用于强化模型的全局多尺度语义信息和密集任务下的特征显著性,提高图像特征完备性;提出小目标检测网络以缓解网络尺度方差,提高小目标检测敏感性;使用焦点损失函数和EIo U优化损失函数,减小正负样本不平衡产生的噪声,加快模型训练收敛速度;最后设计了一种基于风险区域定位的状态识别算法,将其部署至施工机械智能检测系统。实验表明,该方法平均精度优于当前大部分检测模型,在施工机械检测和智能巡检方面具有一定的研究意义。
-
关键词
智能检测
双重注意力
轻量特征融合网络
小目标检测网络
状态识别
-
Keywords
intelligent detection
dual attention
lightweight feature fusion network
small object detection network
state recognition
-
分类号
TN01
[电子电信—物理电子学]
TM93
[电气工程—电力电子与电力传动]
-
