В последние годы алгоритмы обнаружения объектов широко применяются для обнаружения дефектов на изображениях, снятых беспилотниками на линиях электропередач. Однако существующие методы имеют недостаточную способность к представлению нерегулярных дефектов в процессе извлечения признаков, а значительные различия в масштабах объектов приводят к потере деталей мелких дефектов при межслойной интеграции. Кроме того, сложный фон мешает и часто приводит к путанице между дефектами и фоном. Для решения этих проблем предлагается легковесный алгоритм обнаружения CSF-DEIM, основанный на геометрическом восприятии и механизме кооперативной агрегации пространства и частотной области. Построив легковесный модуль геометрического восприятия для реконструкции основной сети, с использованием динамического геометрического сэмплирования и низкозатратного линейного расширения, удалось улучшить адаптивное представление нерегулярных дефектов. Сеть кооперативной агрегации пространства и частотной области построена на основе механизма агрегации и распределения, с интеграцией вейвлет-преобразования и постепенной многоуровневой пространственной аттенции, что усиливает информацию между масштабами и уменьшает потери мелких деталей дефектов. Для модуля взаимодействия признаков внутри масштаба была внедрена эффективная частотно-прямая сеть, которая улучшает способность определения дефектов на фоне сложного изображения через локальное пространственное улучшение и адаптивную частотную фильтрацию. Экспериментальные результаты показывают, что точность модели mAP@0.5 достигает 92.6%, что на 4.3% выше по сравнению с базовой моделью. Объем параметров уменьшен до 3.37M. Дополнительные эксперименты на открытых наборах данных подтвердили применимость модели к различным распределениям данных и её обобщающие способности. Реальная частота вывода на платформе NVIDIA Jetson Xavier NX достигает 42.3 FPS, что позволяет реализовывать легковесное и высокоточное реальное обнаружение для осмотра линий электропередач.

инспекция линий электропередач; обнаружение дефектов; DEIM; геометрическое восприятие; кооперация пространства и частот; механизм агрегации и распределения