ITT

卷积神经网络由于其有限的感受野无法高效捕捉到电力场景中避雷器、GIS进线套管等设备的上下文信息，进而影响检测效果。为解决上述问题，引入基于Transformer的体素注意力网络，提出局部注意力和空洞注意力机制来分别捕获图像体积像素中的近程和远程特征联系，在保证计算开销不增大的同时，有效扩大注意力范围。同时，设计子流形体素模块和稀疏体素模块来分别提取非空体素位置和空白体素位置上的特征信息。最后，在通用数据集Waymo和KITTI以及云南省某输变电区域的图像数据集上与主流模型进行比较，证明所提模型对于电力设备的检测具有更加优越的性能。

《电力技术转移经理人培训考核规范》标准编写启动会暨第一次编写会在京顺利召开，来自中电联科技开发服务中心、中电联人才测评中心、国家电网、内蒙古电力、南网产投集团、大唐集团科研总院以及北京、浙江、江苏、陕西、湖南、云南电力公司、上海能源互联网研究院、国网智慧能源双创科技园、中能国研电力科学研究院、北京航空航天大学、国际技术转移协作网络（ITTN）、四川大学等负责成果转化工作的领导、专家参加了会议。