嵌入双注意力机制的Faster R-CNN航拍输电线路螺栓缺陷检测
目的 螺栓是输电线路上最普遍、数量最多的部件,螺栓缺陷检测是输电线路视觉检测任务的一大难点.针对螺栓目标存在背景复杂、目标过小、不同类别之间差异小以及精细特征难以提取的问题,提出一种双注意力机制方法,分别对不同尺度和不同位置的视觉特征进行分析和增强.方法 对于不同尺度的特征,网络使用不同尺度的特征图计算出相应的注意力图,然后将相邻层的注意力图差异性作为正则化项加入网络中,从而增强螺栓区域的精细特征.对于不同位置的特征,先使用特征图计算出图像的空间注意力图,注意力图中每个元素表示两个空间位置的相似程度,然后利用注意力图将局部特征与全局特征融合,从而在全局视野上增强相似的区域,达到增大螺栓与背景的特征差异程度,实现提高螺栓区域的预测效果.结果 本文在航拍输电线路典型螺栓数据集上进行测试,与基线相比,结合双注意力机制的航拍输电线路螺栓检测方法的平均准确率提高了2.21％,其中正常螺栓类提升了0.29％,缺销螺栓类提升了5.23％,螺母缺失螺栓类提升了1.1％.结论 本文提出的基于双注意力机制的航拍输电线路螺栓缺陷检测方法取得了良好的效果,有效避免了螺栓缺陷检测中的误判漏判问题,为进一步对输电线路其他缺陷任务奠定了良好的基础.
双注意力机制;多尺度;空间位置;螺栓缺陷检测;深度学习
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目;北京市自然科学基金项目;河北省自然科学基金项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助;模式识别国家重点实验室开放课题基金项目
2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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