[发明专利]基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷目标检测方法

权利要求书

1.一种基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷检测方法，其特征在于，包括：

步骤S1，从数据中选取图片作为网络的输入，并得到输入网络的图像的特征图；

步骤S2，将特征图分别输入多尺度交叉通道注意力特征增强模块中，获取每层特征图的通道注意力，对特征的通道相关性进行建模，得到经过通道注意力增强后的特征图；

步骤S3，将经过多尺度交叉通道注意力增强后的特征图分别输入多尺度交叉空间注意力特征增强模块中，获取每层特征图的空间注意力，对特征的空间结构进行建模，得到经过空间注意力增强后的特征图；

步骤S4，针对步骤S3所得到的特征图进行特征目标检测，得到特征目标的中心点坐标、特征目标的长与宽以及特征目标是否属于缺陷类别标识。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷检测方法，其特征在于，步骤S1具体包括如下：

步骤s1.1，从数据中选取图片进行预处理，将预处理后的图片作为网络的输入图像；

步骤s1.2，将网络输入的图片进行多次卷积进行特征提取，选取高中低三层尺度不一的特征图进行注意力生成，设它们从大尺度到小尺度分别为F₁、F₂和F₃。

3.根据权利要求2所述的基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷检测方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下：

步骤s2.1，将特征图F₁、F₂和F₃一同输入多尺度交叉通道注意力模块中，利用模块生成每张特征图对应的通道注意力，分别记为k₁、k₂和k₃；

步骤s2.2，在多尺度交叉通道注意力模块生成通道注意力后，将高层特征所生成的通道注意力k_n与较低一层特征图F_n-1相互点乘，得到特征加强后的特征图F′_n-1，重复此步骤多次，直到得到所有输入特征图对应加强后的特征图F′₁、F′₂和F′₃。

4.根据权利要求3所述的基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷检测方法，其特征在于，步骤s2.1中的通道注意力生成公式具体为：

其中，MLP表示多层多层感知机，它的层与层之间是全连接的，第一层神经元个数为C/r，C为特征图通道数，r为减少率，激活函数为Relu，第二层神经元个数为C；AvqPool表示平均池化层，此层选取规定大小区域内的平均值作为输出，MaxPool表示最大池化层，此层选取规定大小区域内的最大值和作为输出；表示经过平均池化之后的特征图，表示经过最大池化后的特征图。

5.根据权利要求4所述的基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷检测方法，其特征在于，步骤s2.2中的通道注意力与特征图点乘过程具体公式为：

F′_n-1＝(k₁ ... k_n)·(f₁ ... f_n)

其中，(k₁ ... k_n)为通道注意力k_n的所有元素，(f₁ ... f_n)为特征图F_n-1每个像素上的特征向量。

6.根据权利要求5所述的基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷检测方法，其特征在于，步骤s2.2中的特征图生成过程具体公式为：