基于注意力机制的井场小目标泄露检测算法

聂永丹; 肖坤; 张林军; 汪靖哲; 张岩

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.04.016

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (04) : 851 -862. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.04.016

基于注意力机制的井场小目标泄露检测算法

聂永丹, 肖坤, 张林军, 汪靖哲, 张岩

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摘要

针对目前井场抽油机泄露目标检测方法忽视井场泄漏检测的特殊需求，在对井场泄漏目标进行特征识别的过程中存在一些局限性的问题，提出一种基于注意力机制的井场小目标泄露检测算法。以YOLOv5(You Only Look Once 5)网络为基础，在主干网络中引入通道和时空注意力模块，获取到更多的特征判别信息，以增强模型对重要特征的关注。同时，在主干网络中多引出了一个小目标检测尺度，使网络更多地融合小目标物体的特征信息，加强小目标的检测能力。并在井场泄露数据集上对该算法的有效性进行验证。实验结果表明，相较同类算法，该方法具有更高的识别准确率，可为油田井场泄露自动检测的实际应用提供参考。