【摘 要】
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利用无人机对高压输电线路巡检并基于计算机视觉技术对巡检数据中的故障目标进行自动、准确检测是输电线路巡检领域中的重要研究方向，同时也是一个极具挑战性的课题。针对复杂巡检环境中待检测目标存在多尺度特性以及部分遮挡造成传统算法难以准确检测问题，提出一种基于注意力机制与跨尺度特征融合的YOLOv5输电线路故障检测算法。首先，搭建了YOLOv5检测网络，为了抑制复杂背景干扰，在其基础上引入空间与通道卷积注意
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51804250）； 陕西省科技计划项目（2021JQ-572）；
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利用无人机对高压输电线路巡检并基于计算机视觉技术对巡检数据中的故障目标进行自动、准确检测是输电线路巡检领域中的重要研究方向，同时也是一个极具挑战性的课题。针对复杂巡检环境中待检测目标存在多尺度特性以及部分遮挡造成传统算法难以准确检测问题，提出一种基于注意力机制与跨尺度特征融合的YOLOv5输电线路故障检测算法。首先，搭建了YOLOv5检测网络，为了抑制复杂背景干扰，在其基础上引入空间与通道卷积注意力模型，以增强待检测故障目标的显著度；然后，将原始YOLOv5检测框架neck中的FPN+PAN结构改为BiFPN结构，从而使目标多尺度特征能够有效融合；其次，为了解决待检测目标特征表达能力不足而造成漏检和误检的问题，设计了多尺度与同尺度特征的自适应加权融合模块，以增强检测网络对遮挡情况下故障目标的检测能力。最后，为了验证所提出算法的有效性，利用某巡检部门近4年利用无人机进行巡检得到的数据来对算法进行验证。结果表明，提出的算法能够对复杂环境中输电线路上的多尺度故障目标实现精确检测，其平均检测精度可达96.8%。
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