【摘 要】
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针对航拍绝缘子图像中检测目标尺度相差较大、绝缘子缺陷具有尺度小和背景复杂的特点，造成检测效果不佳的问题，本文提出一种融合CAT-BiFPN和注意力机制的航拍绝缘子多缺陷检测算法。该算法使用具有单元内跳跃结构的加权双向特征金字塔（CAT-BiFPN）替代YOLOv7中的双向路径融合网络（PANet），减少以融合不同特征为目标的结构中的冗余，提高多尺度目标特征的融合度，并形成针对小目标检测的第四检测层
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目（2021GY-022）；
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针对航拍绝缘子图像中检测目标尺度相差较大、绝缘子缺陷具有尺度小和背景复杂的特点，造成检测效果不佳的问题，本文提出一种融合CAT-BiFPN和注意力机制的航拍绝缘子多缺陷检测算法。该算法使用具有单元内跳跃结构的加权双向特征金字塔（CAT-BiFPN）替代YOLOv7中的双向路径融合网络（PANet），减少以融合不同特征为目标的结构中的冗余，提高多尺度目标特征的融合度，并形成针对小目标检测的第四检测层；通过添加注意力与卷积混合模块（ACmix）更加关注特征中的细节，进一步区分不同的绝缘子缺陷，对航拍图像中高压输电线路上的正常绝缘子、自爆、污损和破损进行检测，并同时检测杆塔上的鸟巢异物。实验结果表明，本文算法的平均准确率达93.9%，相比于标准YOLOv7提高了9.6%，本文所提出的多缺陷检测算法能够更好地对不同尺度绝缘子的缺陷进行准确识别。
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