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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司
摘要：本发明涉及一种基于多尺度全局特征强化的输电线路微小目标检测方法，具体如下：将2D图像放入多尺度特征提取网络模型中，得到不同尺寸的图像特征，将高层次的图像特征再应用快速采样算法，将高关联度特征联合为聚合特征块，并学习聚合特征块与原始特征之间的联系；对聚合特征块进行自注意力操作，学习远距离特征关系；将聚合特征块根据之前学习的与原有特征之间的联系还原为原始特征，并进行多尺度特征融合；将多尺度特征展平为一维并送入Transformer编码器进行多头自注意力处理，在解码器部分添加可学习坐标和宽高的锚定候选框，将最终输出的特征结果输入分类器得到检测框和分类。在二分匹配环节同步进行一个优化的去噪任务，从而加快收敛速度、提升准确度。
主权项：1.基于多尺度全局特征强化的输电线路微小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：将需要检测2D场景数据放入多尺度特征提取网络模型中，得到不同尺寸的图像特征，步骤2：将高层次的图像特征应用快速采样算法，使高关联度特征联合为聚合特征块，并学习聚合特征块与原始特征之间的联系；对聚合特征块进行自注意力操作，学习远距离特征关系；随后将聚合特征块根据之前学习的与原始特征之间的联系还原为带有远距离特征关系的原始特征，将展平后一维特征送入Transformer编码器中进行多头自注意力操作，步骤3：在解码器部分添加可学习坐标和宽高的锚定候选框，将可学习候选框的坐标与位置编码相结合，与候选框的宽高一起放入宽高控制的多头注意力模块中，使得query在进行注意力机制处理时选取置更加精确，尺寸更加具体的特征，步骤4：选取的特征再送入二分匹配与真值进行配对时，同步进行一个优化的去噪任务，最终将选取的特征送入分类器得到类别和位置框。
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权利要求：
百度查询： 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司 基于多尺度全局特征强化的输电线路微小目标检测方法
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