基于全局注意力机制的变电设备红外图像识别方法

常规的变电设备红外图像识别特征提取以目标标点提取为主，识别速度慢，容易导致红外图像的缺陷误识率升高。为此，提出对基于全局注意力机制的变电设备红外图像识别方法的设计与验证分析。根据当前识别需求，先采集红外图像数据，通过多尺度的方式，提高识别速度，进行多尺度特征提取。以此为基础，设计全局注意力机制变电设备红外图像识别模型，采用阈值辅助判别的方式来实现图像识别。测试结果表明：在选定的3个阶段中，对比的2种辅助方法对红外图像的缺陷误识率均高达15%以上，而所设计的全局注意力机制变电设备红外图像识别组误识率被较好地控制在10%以下，说明此次在全局注意力机制的辅助下，设计的图像识别方法针对性更强，识别效率高，更为高效。