基于多部件语义分割与混合Transformer-CNN的输电线路异物检测方法

本发明涉及电力设施智能监测领域，特别是基于多部件语义分割与混合Transformer‑CNN的输电线路异物检测方法。本发明通过将Transformer模块与CNN模型相结合，并通过基于UNet网络的解码器对待分析图像进行多部件语义分割，对于复杂条件下众多干扰环境下快速检测可以适用。从而实现了在复杂场景下，对输电线路导线、绝缘子、金具等多部件进行高精度分割及附着异物的实时检测的输电线路异物检测，并在达到异常触发机制时，进行安全等级告警，经测试，在雨雾天气下IoU提升15％，误检率降低40％，FPS达32帧/秒(满足实时边缘计算)，大大提高了输电线路异物检测的准确性和鲁棒性，也极大的提高了输电线路安全预警的及时性。