一种基于ATP-YOLOv8的输电线通道隐患遥感图像目标检测算法

本发明公开的属于深度学习目标检测与输电线遥感图像结合技术领域，具体为一种基于ATP‑YOLOv8的输电线通道隐患遥感图像目标检测算法，包括具体步骤如下：无人机航拍获取输电线通道隐患遥感数据集，按照8：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集；设计MAM网络替代原有模型的C2f模块，扩充模型上下文感受野；构建一种混合注意力MHA模块，在通道和空间上对特征进行权重调整；设计更加适用于遥感目标的TBD模块，减少下采样过程中输电线隐患大小目标的特征损失。本发明通过设计MAM网络、MHA模块和TBD模块，显著增强了模型从图像特征图中捕获多尺度目标特征的能力。这些改进使模型在处理复杂背景下的输电线通道隐患遥感图像检测时具有更强的感知能力。