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作者：魏占朋;许然然;张华;熊钊;李申童;宋鹏先;
单位：国网天津市电力公司电缆分公司;国网天津市电力公司电力科学研究院;
摘要：高压电缆接头剥削质量直接影响电力系统安全运行，准确检测电缆表面微小缺陷是实现电缆接头制备工艺优化与保障电网安全运行的关键技术挑战。为此，结合YOLOv7算法提出基于全局注意力机制与跨尺度特征融合的缺陷检测算法。在主干网络中引入Swin Transformer模块，有效增强模型全局特征提取能力和对微小缺陷的感知能力。通过跨尺度特征融合机制，直接融合不同尺度的特征表示，避免传统特征融合网络存在的信息丢失问题。针对电缆表面缺陷尺寸差异大的特点，采用K-means++算法重新聚类先验框，增强模型的多尺度适应性。实验结果表明，在高压电缆表面缺陷数据集上，所提算法mAP_(50)达到91.6%，较原始YOLOv7算法提升4.5%，其中条纹划痕AP_(50)为88.4%，较原始YOLOv7算法提升4.2%。与Faster R-CNN、YOLOv8、DETR等常用检测方法相比，所提算法mAP_(50)分别提升了8.1%、2.0%、4.8%，实现了电缆表面缺陷的精确检测。
关键词：缺陷检测;;注意力机制;;跨尺度特征融合;;电缆剥削
基金资助：国网天津市电力公司科技项目（电缆-研发2023-01）
