一种基于Transformer的特征融合增强电网隐患目标识别方法

本发明提出一种基于Transformer的特征融合增强电网隐患目标识别方法，所述识别方法以DINO‑DETR为基础，结合全局语义网络GSNet和融合增强模块FRM来提取和整合丰富的主干特征；通过ResNet从图像中提取多尺度特征，并通过GSNet进行全局增强，然后利用FRM模块进一步融合相邻尺度的特征；融合后的特征送入带有位置嵌入的Transformer编码器；在编码器的decoder阶段，引入混合query选择策略，将decoder query分为位置query和内容query，利用可变形注意力机制细化特征并逐层更新query，以有效地识别电网隐患目标的精确位置和分类，提升电网隐患目标检测的准确性和效率；本发明能有效地识别电网隐患目标的精确位置和分类，提升电网隐患目标检测的准确性和效率。