基于注意力模型的输电线路隐患检测

摘要

为了提高输电线路巡检效率，解决高空悬挂物和鸟巢检测准确率低的问题，提出将注意力模型集成到YOLOv5网络的输电线路隐患检测算法。该算法将SE注意力模型融入YOLOv5网络当中，得到通道级别的全局特征，增强模型对通道特征的敏感性，提高了对高空悬挂物和鸟巢检测的准确率。在一组输电线路隐患图像上进行广泛实验，结果表明，带有注意力模型的YOLOv5网络对高空悬挂物检测的平均准确率为84.2%，对鸟巢的平均准确率为87.4%，该方法检测到的m AP值比直接使用YOLOv5算法高2%。

关键词

注意力模型 / 隐患检测 / 损失函数 / 输电线路 / YOLOv5

基金资助

无人机载双视场AI识别自主巡检系统研发项目的资助