摘要： 针对传统输电线路无人机巡检图像检测方法对输电线路小目标检测能力弱，并且存在错检和漏检率高、浅层网络语义信息不足等问题，提出了一种 ＳＳＤＲＴＦ输电线路小目标检测算法模型。在原始的 ＳＳＤ算法主干网络ＶＧＧ１６浅层网络层添加视觉机制扩大感受野，并且引入三叉乾特征融合模块提取特征图的多尺度特征，增加特征图的鲁棒性；融合 ＦｕｓｉｏｎＮｅｔ浅层特征模块，从而增加小目标的提取能力；使用注意力机制提升对关键信息的学习效果，从而提高目标检测效率；改进非极大值抑制提高网络的表示能力。改进后的 ＳＳＤＲＴＦ算法在自行构建的输电线数据集上的实验结果显示，在检测小目标时的准确性和实时性都有了一定的提高，整体 ｍＡＰ上升了 ７．５％，同时减少了错检和漏检。

关键词: 目标检测；浅层融合；三叉乾特征融合；视觉机制；非极大值抑制

中图分类号: 

• ＴＰ３９１.41