融合注意力机制的电力巡检目标检测模型研究

针对传统电力电网设备巡检方法存在的巡检效率低和安全隐患多等问题，提出了一种基于人工智能技术的无人巡检方法。通过引入Swin Transformer模型，优化了目标检测算法，提高了巡检的精度和实时性。首先，分析了电力电网设备巡检的现状和传统方法的局限性，并对无人巡检系统的实际应用挑战和未来发展趋势进行了探讨，提出了以深度学习、计算机视觉为核心的技术框架。采用图像增强技术扩充了数据集，并手动标注获取了高质量数据集。将Faster RCNN与Swin Transformer结合，应用于自制数据集，实现了高效稳定的目标检测。与传统方法相比显著提升了巡检效率，降低了漏检率和误检率。本研究成果为电力行业的数字化转型和升级提供了理论和实践价值。

随着我国电网建设的迅猛发展，特高压输电线路与智能电网骨架已成为国家电力供应的主动脉。面对庞大而复杂的供电网络，确保电力设备的稳定运行对于国家能源安全和经济发展至关重要。然而，传统的电力巡检方式，如人工巡检和初级无人机巡检，受限于效率、安全以及数据处理能力，难以满足日益增长的电力需求与对巡检效率、巡检精度的要求。

特别是在地理环境恶劣、供电设备布局复杂的区域， 电力设备巡检工作面临更加严峻的挑战。

早期的目标检测主要依赖手工设计的特征，如SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、HOG (His-togram of Oriented Gradients)等， 通过集成分类器的方式来实现目标功能。

SIFT [1]算法通过识别图像中的关键点并生成相应的特征描述子， 实现图像间的精确匹配；HOG [2]算法则通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来形成特征。然而，这些手工设计的特征在面对复杂多变的实际场景时，往往难以捕捉到目标的本质特征，导致检测效果不佳。

深度学习的兴起为目标检测领域带来了新的突破。基于深度卷积神经网络的目标检测方法，具备出色的自动提取图像高层特征的能力，无需繁琐的手动设计特征提取器。这类方法大致可以分为双阶段和单阶段两类。以RCNN [3] (Region-based Convolutional Neural Networks)系列为代表的双阶段算法首先借助RPN (Region Proposal Network)， 能够生成一系列潜在的候选区域，然后对这些候选区域进行精细的分类和位置调整。从RCNN 到Fast RCNN [4]再到Faster RCNN [5]的演进过程中，算法在速度和准确性上都得到了显著的提升。与双阶段算法不同，单阶段算法直接对图像进行采样并生成检测结果。代表性的算法有YOLO (You Only Look Once)、SSD (Single Shot MultiBox Detector)和RetinaNet 等。

YOLO [6]将目标检测任务重新定义为端到端的回归问题，实现了极快的检测速度；SSD [7]通过对不同尺度的特征图上进行目标检测，显著增强了对小目标图像的检测能力；RetinaNet [8]则通过引入Focal Loss 解决了单阶段算法中的类别不平衡问题。

近年来，在计算机视觉领域，基于Transformer [9]架构的目标检测方法得到显著发展，Transformer架构最初在自然语言处理领域崭露头角，其独特的自注意力机制被证实能够高效地捕获文本序列中跨越