HRGA-Net：用于无人机图像中精确绝缘子检测的层次化旋转高斯注意力网络

HRGA-Net: Hierarchical Rotation Gaussian Attention Network for Accurate Insulator Detection from UAV Images

Yong Liao · Chengfeng Peng · Xiang Li · Xu Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年7月

绝缘子检测对电力系统运行至关重要，但复杂环境遮挡和背景变化大等问题增加了检测难度。为此，本文提出层次化旋转高斯注意力网络（HRGA-Net），通过旋转高斯卷积注意力（RGCA）模块激发通道依赖性并学习高斯邻域内的多视角空间分布信息，以抑制复杂背景干扰；进一步设计多极化旋转高斯注意力（MRGA）模块，融合多尺度卷积层中的多视角细节，实现多尺度绝缘子检测。在SFID、UPID、CPLID和IDID数据集上的实验表明，该方法mAP@.5分别达到99.33%、99.28%、96.53%和97.27%，显...

解读: 该HRGA-Net绝缘子检测技术对阳光电源智能运维体系具有重要应用价值。在光伏电站和储能系统的巡检维护中，可集成至无人机巡检方案，实现对高压绝缘子的自动化精准检测，mAP@.5达99.33%的高精度可显著降低漏检率。其旋转高斯注意力机制能有效应对复杂光照和背景干扰，适配iSolarCloud云平台的...