山东大学学报(理学版)

作者：孙迪, 郭义童, 任超, 范海峰, 张传雷

单位：1.天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072;2.天津科技大学人工智能学院, 天津 300222

关键词：螺栓螺帽,小目标检测,锈蚀,Transformer,

针对输电线路巡检中螺栓螺帽目标尺寸小、数量多、且存在复杂背景遮挡的检测问题,提出具有多尺度特征融合机制和改进注意力机制的螺栓-螺母检测Transformer(bolt-nut detection Transformer, BN-DETR)算法。构建跨阶段部分连接网络(cross stage partial darknet, CSPDarknet)为主干网络的特征提取模块,通过集成局部感知、全局注意力机制和多层感知机实现多尺度特征的高效聚合,设计基于改进注意力的尺度内特征交互模块,通过动态选择关键点降低计算复杂度,同时保持全局信息交互能力,提出多层次注意力融合机制(全局、局部、像素级)提升特征表达能力。实验结果表明, BN-DETR算法的平均精度均值@50较基线算法提高3%,为电力设施微小缺陷检测提供有效的技术参考。

来源：2026年第1期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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