来源：期刊VIP网 时间：
作者：崔志美;黄维;黄志都;邬蓉蓉;
单位：广西电网有限责任公司电力科学研究院;
摘要：针对无人机电力巡检任务中的绝缘子目标小、背景干扰严重且需实时检测的问题，提出了一种结合Nimble Transormer(NT)与YOLO的实时目标检测方法——CNT-YOLO,旨在增强全局与多尺度特征关联，以提升检测精度与实时性。该方法设计了NT模块，将YOLO的高效局部特征提取与NT模块的全局信息建模结合，在特征提取、跨尺度融合及检测阶段引入NT模块和多头自适应注意力机制，增强复杂背景下目标表达能力；Neck部分采用动态卷积与自适应特征融合模块DCAF,提升小目标和多尺度目标检测效果；利用遮挡增强策略提升鲁棒性。实验表明，该方法在实时检测(45 FPS)条件下，平均检测精度(mAP)达到69.3%,性能明显优于现有算法。CNT-YOLO实现了绝缘子检测精度与实时性的有效平衡，具备较高的实际应用价值。
关键词：复杂背景;;实时小目标检测;;电力巡检;;绝缘子;;全局特征增强;;特征自适应融合
基金资助：基于空天地聚类遥感影像技术的电力设备典型灾情监测评估研究及应用(GXKJXM20222160)
