改进目标检测算法在变电站内安全管控的应用

作者：吴宏毅; 雷景生; 陈林锋; 杨胜英^*

来源：计算机工程与应用, 2022, 58(24): 313-320.

• 目标检测
• 深度学习
• 轻量化
• Transformer
• 神经网络

变电站作为电力系统中重要一环，保证变电站作业人员的安全是至关重要的。为了自动检测作业人员是否正确穿着工作服佩戴安全帽，提出一种基于Transformer自注意力编码特征融合轻量级的目标检测网络。通过采用轻量级的主干网络提取特征，注意力机制融合多尺度特征。提出了质量焦点损失方法，改善目标检测模型训练和测试阶段推理过程不一致问题。同时，采集并标注变电站场景下人员工作服安全帽数据5 200张。将提出的轻量级目标模型在自制的工作服安全帽数据集上训练，并在测试集上验证，该目标检测方法识别mAP达44.6%,AP50达79.5%，达到117 FPS。

• 出版日期2022
• 单位浙江科技学院; 电子工程学院