基于卷积注意力的输电线路防震锤检测识别

摘要：

为提高单目标多分类(SSD,single shot multibox detector)网络模型对输电线防震锤的识别准确率,提出一种融合卷积注意力机制和SSD模型相结合的新方法;该算法采用残差网络ResNet作为骨干网络,引入卷积注意力机制将通道和空间注意力结合,通过压缩提取中间特征和利用权重系数更好地分辨出前景与背景,提高对输电线路中防震锤检测的精度和速度;训练时引入迁移学习策略,克服了模型训练困难问题;实验结果表明,提出的算法不仅提高了检测准确率,计算效率亦得到了提升;与经典SSD算法相比,输电线路的防震锤检测准确率提升了2.5％,检测速度达到了12 fps识别效果明显提升,证明了新算法的有效性.

关键词：目标检测、防震锤、SSD、注意力机制、残差网络

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省研究生科研创新计划项目

在线出版日期：2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：48-53,105