电力系统作业安全检测：YOLOv7-Tiny改进算法

"面向电力系统现场作业的安全风险管控智能检测算法" 本文主要介绍了一种针对电力现场作业安全风险管控的智能检测算法，旨在解决由于场景复杂、目标多样和部分遮挡导致的安全监测难题。该算法基于YOLOv7-Tiny深度学习模型进行了优化改进。 首先，研究者构建了YOLOv7-Tiny检测网络，并引入了通道重组的注意力机制，即Shuffle-Attention机制。这一机制能够增强不同通道间的交互，使模型在复杂场景下更准确地识别目标区域，提高了目标的显著性。 其次，为了更好地处理多尺度目标，他们设计了Res-PANet（Residual Path-Aggregation Network），这是一种基于残差跳连的多尺度特征融合结构。通过这种方式，模型可以有效地融合不同尺度的目标信息，从而提升了对场景中多个目标的检测能力。 同时，研究人员将Swin-Transformer模块集成到模型的输出检测头中，扩大了模型的感受野，增强了模型对特征图的全局感知能力。这使得模型在面对部分遮挡的目标时，仍然能保持较高的检测性能。 在训练阶段，他们采用了改进的Mosaic数据增强策略，以增加小目标在训练样本中的分布，丰富了目标场景，进一步提升了模型的泛化能力。 最后，为了验证算法的有效性，研究者选取了电力人员的安全帽和安全服穿戴、电力围栏以及电力警示牌作为安全作业的监测对象。通过Score-CAM的热力图分析，他们证明了模型改进后的检测精度和定位准确性。 实验结果显示，融合改进后的模型平均检测精度达到了90.1%，图像检测速度为46帧/秒，而在嵌入式硬件Jetson NX上的推理延迟仅为75毫秒，完全满足了电力安全现场检测的实时性和精度要求。 这篇论文提出的智能检测算法通过一系列的优化手段，显著提升了电力现场作业的安全监测效能，对于复杂环境和遮挡条件下的目标检测具有很高的实用价值，为电力系统的安全风险管控提供了有力的技术支持。