融合自监督和自注意力的输电线语义分割网络

要解决无人机在空中飞行过程中遭遇输电线时存在的避障难的问题,关键之一是要解决对输电线的语义分割中存在的长距离图像分割不连续的问题.为此,提出了一种添加自注意力模块来改进U-Net的语义分割算法,用于输电线的语义分割.通过自注意力模块提取U-Net不同尺度上的全局特征,提高对跨越全局的输电线特征的捕捉能力.为进一步优化训练过程,提出最大池化标签下采样,增强对不平衡类别输电线的学习能力;提出卷积神经网络图像掩码建模自监督预训练,提高预训练权重的质量.此外,为在大规模的输电线数据集上进行验证,对TTPLA输电线输电塔数据集实例分割标签进行处理,制作了TTPLA输电线语义分割数据集.实验表明,改进的网络通过捕捉全局特征的自注意力机制、优化的深度监督过程和自监督预训练,对比原版U-Net具有更高的分割精度.在TTPLA输电线语义分割数据集的测试中,与原版U-Net相比,其IoU指标提高了2.32%,达到了71.45%.证明算法增强了图像中长距离输电线语义特征之间的联系,提高了输电线语义分割的完整性,提升了无人机的避障能力.