基于混合注意力网络的安全工器具检测

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中文摘要：在电网施工和安全检查过程中,电力工作人员的安全问题至关重要.施工现场的安全工器具是否有破损直接关系到电力工作人员的安全,因此提出一种基于混合注意力网络的安全工器具神经网络自动检测方法,用于施工现场的安全工器具检测问题.所提出的混合注意力网络以经典的Faster R-CNN为主干网络,混合注意力模块包含全局通道注意力和局部空间注意力两个子模块.其中全局通道注意力关注的是通道的重要性,而局部空间注意力关注的是空间位置信息,主要是帮助网络定位目标.还引入了多种混叠的数据增强方法,以及采用了基于多尺度特征金字塔的多层预测方法.此外,为了验证该方法的有效性,还从电网施工现场采集了一批真实图片,整理并标注对应的安全工器具,构建了一个安全工器具数据集.经实验对比,该方法对于安全工器具的自动检测有较好的效果.

外文标题：Safety Tools Detection Based on Hybrid Attention Network

作者：

凌永标、毛峰、杨岚岚、邱兴卫、张志锐、张杰

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作者单位：

国网黄山供电公司,安徽黄山 245000

安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥 230601

关键词：

目标检测安全工器具注意力网络数据增强特征金字塔

基金：

国家自然科学基金国网安徽省电力有限公司科技项目

项目编号：

619760045212S01900RN

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.06.035

计算机技术与发展

陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD

影响因子：0.621

ISSN：1673-629X

年,卷(期)：2022.32(6)

参考文献量6