基于体素化的变电站场景三维目标检测

来源：计算机工程与应用杂志2024年第11期北京时间：

作者：王大伟, 胡帆, 张娜, 杨罡, 鲁霁原, 张兴忠

单位：1.国网山西省电力公司 电力科学研究院，太原 030002；2.山西鸿顺通科技有限公司，太原 030024

摘要：针对变电站三维场景中目标特征提取不充分引起的检测精度低的问题，提出一种基于体素化的变电站场景三维目标检测模型AugSecond。该模型基于Second网络结构设计，在体素特征编码阶段引入三重注意力机制，关注多维注意力以增强目标关键信息，降低无关特征信息干扰；设计非对称稀疏卷积网络，使用非对称卷积提高卷积核表征能力，并融合多尺度特征以丰富目标几何信息；同时对位置回归损失进行优化，使用CIoU Loss进一步考虑包围框之间的几何相关性以加快网络收敛速度。在自建电力场景数据集和公开数据集实验表明，相比基准模型，AugSecond模型显著提升识别精度并具备实时性推理速度，证明了所提模型的有效性。

关键词：体素化,三维目标检测,三重注意力,非对称稀疏卷积