关键词：智能检测;双重注意力;轻量特征融合网络;小目标检测网络;状态识别
摘 要：输电线路的稳定性是电网正常运行的重要保障，为防止线路施工误碰导线发生事故，针对现有检测方法精度低和可靠性差，提出了一种基于多分支双重注意力的特征提取网络DAMF-NET。该算法通过构建多分支双重注意力机制使网络更加关注目标信息的局部特征，优化模型特征提取过程；提出多分支轻量特征融合网络，用于强化模型的全局多尺度语义信息和密集任务下的特征显著性，提高图像特征完备性；提出小目标检测网络以缓解网络尺度方差，提高小目标检测敏感性；使用焦点损失函数和EIoU优化损失函数，减小正负样本不平衡产生的噪声，加快模型训练收敛速度；最后设计了一种基于风险区域定位的状态识别算法，将其部署至施工机械智能检测系统。实验表明，该方法平均精度优于当前大部分检测模型，在施工机械检测和智能巡检方面具有一定的研究意义。
内 容：原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取