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题名基于改进自注意力机制的电力场景目标检测技术
被引量:1
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作者
罗红郊
张永敏
马晓琴
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机构
国网青海省电力公司信息通信公司
国网青海省电力公司营销服务中心
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出处
《微型电脑应用》
2024年第1期5-8,共4页
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基金
国家自然科学基金(61762074)。
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文摘
图像识别技术在电力系统中应用广泛,为了解决电力施工场景中安全帽佩戴监测以及行人入侵预警问题,基于图像识别技术提出了一种基于改进自注意力机制的电力场景目标检测技术。该技术提出了通道自注意力机制,并通过多尺度注意力的特征提取,实现了在复杂环境下对电力施工场景的有效监测,能够对行人以及未佩戴安全帽的工作人员及时进行预警,有力保证了电力施工过程中的安全性。最后,对该方法进行了对比实验,实验结果表明其识别准确率达到了93.3%,较对比方法至少提升了1.7%,充分证明了基于改进自注意力机制的电力场景实时监测方法的有效性。
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关键词
目标检测
注意力机制
卷积神经网络
深度学习
电力场景监测
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Keywords
object detection
attention mechanism
convolutional neural network
deep learning
power scene monitoring
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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