基于改进YOLOv8模型的遥感影像电力杆塔检测
研究背景与问题
电力杆塔作为电力输电系统的重要组成部分，其安全运行直接关系到电网的稳定与供电质量。遥感影像作为一种有效的信息获取手段，在电力杆塔的巡检和管理中发挥着重要作用。然而，由于电力杆塔在遥感影像中尺寸较小，且常受复杂地物背景干扰，导致其检测准确性成为一大难题。传统的检测方法往往在复杂背景下性能不稳定，难以满足实际应用需求。因此，针对这一问题，本研究提出了一种基于改进YOLOv8模型的电力杆塔检测算法，以提升检测效率和准确性。
研究方法
本研究提出的电力杆塔检测算法主要分为两个部分：一是改进YOLOv8骨干网络；二是引入新型注意力机制以优化肩部网络。具体来说，首先在YOLOv8骨干网络中引入可变形注意力机制，构建C2f-DATTention模块，通过调整注意力区域以适应不同尺度和位置的电力杆塔；其次，在肩部网络中采用GSConv，提升网络的深度可分离性，从而提高特征提取效率。此外，算法还引入了多尺度特征融合技术，增强网络对不同尺度目标的识别能力。
核心结果
通过在多个遥感影像数据集上的实验验证，本研究提出的电力杆塔检测算法表现出较高的检测精度和速度。与其他传统检测方法相比，本算法在检测准确率和速度方面均有所提升。具体实验结果如下：在电力杆塔密集场景下，检测准确率较传统方法提高了5%以上；在复杂背景中，检测速度提升了约15%。此外，通过对比实验，C2f-DATTention模块和GSConv的引入显著提升了检测性能，验证了所提出方法的有效性。
结论与意义
本研究提出的基于改进YOLOv8模型的电力杆塔检测算法，有效解决了传统方法在复杂背景下检测精度较低的问题。通过实验结果表明，该算法在检测准确率和速度方面均有显著提升，具有良好的实际应用价值。本研究对于提升遥感影像中电力杆塔检测性能具有重要的理论意义和实际应用价值，可为电力巡检、安全管理等领域提供技术支持。
