基于注意力机制的变电站作业场景三维目标检测

在变电站场景中,作业人员与危险设备的空间距离感知是安全管控任务的基本问题。随着激光雷达和三维(3D)视觉理论的发展,3D点云目标检测可为下游空间距离度量任务提供必要的技术支撑。针对变电站场景下背景复杂、设备遮挡等因素引起的目标检测不准的问题,基于PointNet++模型,在局部特征提取阶段引入改进的注意力模块,提出了一种适用于变电站作业场景的3D目标检测网络PowerNet。首先经过两级局部特征提取,获取每个局部区域中的细粒度特征;其次通过mini-pointnet将所有局部特征编码成特征向量,得到全局特征;最后由全连接层输出预测结果。考虑到变电站点云数据中前景点与背景点数量差距较大,PowerNet采用Focal损失计算分类损失,使网络更加关注前景点特征信息。在自建数据集上的实验结果表明,PowerNet的均值平均精度(mAP)值达到0.735,高于其他模型,可直接在下游安全管控任务中应用。