【摘 要】
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针对无人机采集输电线路航拍图像背景复杂待检测目标存在尺度不一及部分遮挡造成检测过程中误检、漏检等问题。文章从特征融合角度出发，提出基于注意力特征融合YOLOv5模型的无人机输电线路航拍图像金具检测方法。在主干提取网络中引入了具有自注意力机制的AFF-Transformer模块更好地捕获全局信息和上下文信息，提高主干网络特征提取能力。通过在特征融合过程中使用通道空间注意力避免了关键信息丢失。利用双向
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61871182，U21A20486）； 河北省自然科学基金资助项目（F2020502009，F2021502008，F2021502013）；
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针对无人机采集输电线路航拍图像背景复杂待检测目标存在尺度不一及部分遮挡造成检测过程中误检、漏检等问题。文章从特征融合角度出发，提出基于注意力特征融合YOLOv5模型的无人机输电线路航拍图像金具检测方法。在主干提取网络中引入了具有自注意力机制的AFF-Transformer模块更好地捕获全局信息和上下文信息，提高主干网络特征提取能力。通过在特征融合过程中使用通道空间注意力避免了关键信息丢失。利用双向加权特征融合机制使得模型更有效地将浅层特征和深层特征进行融合。以上改进有效缓解了金具在密集状态下的误检、漏检等问题。通过在自建输电线路金具数据集上进行实验，结果表明：提出的方法在原YOLOv5模型的基础上准确率提升了2.7，模型召回率提高了1.5，针对于小目标以及漏检、误检等问题有了较好的改善。
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