融合Swin Transformer的输电线路鸟巢检测算法

汝洪芳; 张文灏; 王国新; 丁璐杨; 孙阳

doi:10.13625/j.cnki.hljep.2026.03.003

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融合Swin Transformer的输电线路鸟巢检测算法

基金论文 | 更新时间：2026-07-08

- 融合Swin Transformer的输电线路鸟巢检测算法
- 融合Swin Transformer的输电线路鸟巢检测算法
- 黑龙江电力 2026年48卷第3期页码：201-208
- 作者机构：
  
  1. 黑龙江科技大学电气与控制工程学院
  2. 国网山东省电力公司超高压公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目(项目编号：2023-KYYWF-0545)
- DOI：10.13625/j.cnki.hljep.2026.03.003
  中图分类号： TM75;TP391.41
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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汝洪芳, 张文灏, 王国新, 等. 融合Swin Transformer的输电线路鸟巢检测算法[J]. 黑龙江电力, 2026,48(3):201-208.

汝洪芳, 张文灏, 王国新, et al. 融合Swin Transformer的输电线路鸟巢检测算法[J]. 2026, 48(3): 201-208.
汝洪芳, 张文灏, 王国新, 等. 融合Swin Transformer的输电线路鸟巢检测算法[J]. 黑龙江电力, 2026,48(3):201-208. DOI： 10.13625/j.cnki.hljep.2026.03.003.

汝洪芳, 张文灏, 王国新, et al. 融合Swin Transformer的输电线路鸟巢检测算法[J]. 2026, 48(3): 201-208. DOI： 10.13625/j.cnki.hljep.2026.03.003.

摘要

针对巡检无人机航拍时图像背景复杂、鸟巢大小尺度不一及被遮挡造成的误检和漏检问题，提出一种结合Swin Transformer和Slim-neck的YOLOv5输电线路鸟巢检测算法。将Swin Transformer嵌入C3模块后接入主干网络中，网络能够更好地捕获上下文信息，进一步提高主干网络特征提取能力；将Neck部分的上采样模块替换为内容感知特征重组(content-aware reassembly of features

CARAFE)模块，在保证轻量高效的前提下，网络可以在更大的感受野内聚合上下文信息；为解决引入Transformer带来的参数量与计算量的增长问题，在Neck部分采用Slim-neck结构以减轻网络的复杂程度，同时保持精度。实验结果表明，改进的网络在原YOLOv5s的基础上召回率提高了1.8%

平均精度均值(mean average precision

mAP)值提高了2.5%

有效改善了复杂背景下多尺度、被遮挡鸟巢的误检和漏检问题。

Abstract

关键词

Keywords

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