基于卷积注意力的输电线路防震锤检测识别

来源：计算机测量与控制杂志2022年第3期北京时间：

作者：李飞,王超,浦东,陈瑞,张智坚

单位：南京工程学院

摘要：为提高单目标多分类(Single Shot MultiBox Detector,SSD)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12fps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

基金资助：国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）；江苏省自然科学基金项目；江苏省研究生科研创新计划