基于深度学习的电力线路航拍图像检索分析方法

来源：计算机测量与控制杂志2025年第3期北京时间：

作者：刘主光,杨迁,吕家辉

单位：浙江图盛输变电工程有限公司温州科技分公司,浙江 温州

摘要：电力行业的快速发展使电力线路巡检变得愈加重要。传统巡检方法面临效率低和精度不足等问题，对基于航拍图像的巡检进行研究，提出了一种基于深度学习的图像检索方法。通过构建深度残差注意力网络哈希模型，采用通道和空间注意力模块细化特征，自动识别并聚焦图像中的关键区域；利用基准样本的三元组损失函数进行端到端学习，优化图像间的距离度量，精准区分相似图像。与已有方法的对比实验表明，该系统能够有效地对电力线路航拍图像进行检索和分析，为巡检工作提供支持。

关键词：电力巡检;图像检索;分析系统;深度学习;注意力机制;三元组损失函数

基金资助：面向输电运检场景的巡检数据治理技术(CF058804062021011)