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摘要：本发明提供融合注意力机制的多分支海缆缺陷偏振检测方法，属于计算机视觉技术领域。包括两个阶段，首先对偏振图像进行增强，然后进行海底电缆检测。在不同的维度上使用卷积网络和swintransformer提取图像的卷积特征和全局注意力特征，并使用全局注意力特征调制卷积特征，同时融合CLIP预训练大模型的图像编码特征，以提高海底电缆缺陷检测率。
主权项：1.融合注意力机制的多分支多尺度海缆缺陷偏振检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，水下海缆偏振图像数据集构建：步骤1.1在清水中使用普通相机拍摄海缆缺陷图片为清晰图像；在清晰图像上人工标注海缆缺陷目标位置和缺陷的类型并作为真实值yi；其中，海缆缺陷目标位置包括海缆缺陷目标的中心位置坐标、高度和宽度；步骤1.2向清水中添加泥沙和牛奶，模拟浑浊度的水体环境，使用偏振相机拍摄浑浊水体下海缆缺陷的偏振角度分别为0°、45°和90°的线性水下偏振图像；调节偏振相机曝光时间，使线性水下偏振图像和清晰图像的曝光强度保持一致；更换海缆，重复步骤1.1和步骤1.2，直至获取大于1000张水下海缆偏振图像数据集；步骤二，搭建水下偏振图像增强模块，对水下海缆偏振图像进行增强；步骤三，对0°、45°、90°三个偏振角度的水下偏振图进行图像增强：根据步骤二进行图像增强，分别获得0°、45°、90°三个偏振角度的水下偏振增强特征图；步骤四，对0°，45°，90°三个偏振角度的水下偏振增强特征图按照通道进行拼接，获得水下偏振增强融合特征图；步骤五，通过海底电缆缺陷检测模块确定海缆缺陷类型和位置：步骤六，构建损失函数L，通过计算损失函数的值，更新网络参数，直至transformer平稳收敛；步骤七，对预测海缆缺陷目标进行检测：利用步骤六更新后的transformer网络对预测海缆目标按照步骤五进行检测。
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