基于视觉状态空间模型与区域注意力的MAAN电力目标检测网络研究

《IEEE Access》：MAAN: Power Object Detection Network via Visual State Space Model and Area Attention

为解决无人机电力巡检中多尺度目标、遮挡及复杂背景等挑战，本研究提出MAAN网络，创新性地将视觉状态空间模型(VSS)与区域注意力机制通过双分支架构融合。实验表明，该模型在PTL-AI_Furnas等数据集上mAP50指标显著优于YOLOv12/YOLOv13，尤其提升了对小目标和遮挡目标的检测鲁棒性，为复杂电力场景下的智能巡检提供了新技术路径。

　　

在现代化电网系统中，无人机的电力巡检技术正发挥着越来越重要的作用。通过无人机搭载的高清摄像头，巡检人员可以远程获取电力设备的图像数据，大大提高了巡检的效率和安全性。然而，这一技术在实际应用中面临着诸多挑战：电力设备尺寸差异巨大，从庞大的输电塔到细小的绝缘子引脚；拍摄环境复杂多变，设备常常被植被或其他结构遮挡；背景杂乱且与目标纹理相似，这些因素都给自动检测带来了极大困难。

传统的深度学习模型如YOLO系列虽然在目标检测领域取得了显著成果，但其固有的局限性在电力巡检场景中暴露无遗。卷积神经网络(CNN)受限于局部感受野，难以捕捉长距离的空间依赖关系；而基于Transformer的模型虽然具备全局注意力能力，但其二次计算复杂度在处理高分辨率无人机图像时效率低下。此外，电力巡检领域面临的数据稀缺问题也不容忽视，高质量标注数据的获取成本高昂，进一步制约了模型的性能。

针对这些挑战，研究人员提出了一种创新的解决方案——MAAN网络。该网络的核心创新在于设计了MAA模块，巧妙地将视觉状态空间模型(VSS)与区域注意力机制相结合。这一设计使得模型能够同时捕捉全局上下文信息和局部细节特征，在保持线性计算复杂度的前提下，显著提升了对多尺度目标和遮挡目标的检测能力。

MAAN网络采用双分支架构设计，其中R-S2分支基于SS2D机制捕获全局上下文信息，R-A2分支通过区域注意力聚焦局部细节。两个分支的特征通过交叉注意力机制进行交互，最终通过自适应加权融合策略生成增强的特征表示。这种设计使模型能够动态平衡全局语义推理和局部精细感知，特别适合处理电力巡检中的复杂场景。

研究人员在技术方法上主要采用了视觉状态空间建模(SS2D)、区域注意力机制、交叉注意力融合和自适应加权聚合等关键技术。SS2D模块通过四方向交叉扫描策略将2D特征图转化为1D序列进行处理，利用状态空间模型(SSM)的线性复杂度优势捕获长程依赖关系。区域注意力机制则通过在局部窗口内计算注意力权重，增强模型对关键区域的敏感性。

IV. EXPERIMENT

研究在三个数据集上进行了系统验证：PTL-AI_Furnas（电力传输线故障检测）、CSAT CT Dataset V1（电力杆塔检测）和PASCAL VOC 2012（通用目标检测基准）。实验采用640×640输入分辨率，使用SGD优化器训练300个epoch。热力图的对比分析显示，MAAN相比YOLOv12能更精准地聚焦于关键目标区域，如小型绝缘子和远距离塔架。

B. HEAT MAPS AND VISUALIZATION

通过EigenCAM可视化技术对比发现，MAAN在复杂场景中表现出更集中的注意力分布。如图4所示，对于多尺度目标和遮挡目标，MAAN的热力图响应更加精确，而YOLOv12的注意力分布相对分散，存在漏检现象。这一结果直观验证了双分支架构在平衡全局上下文与局部细节方面的优势。

C. MAIN RESULTS

在PTL-AI_Furnas数据集上，MAAN在整体类别上达到85.5%的精确度(P)和81.9%的召回率(R)，mAP₅₀为85.7%。特别值得注意的是，在挑战性较高的类别如spacer_nok（故障间隔棒）上，模型实现了99.5%的mAP₅₀，表明其对故障目标的出色识别能力。

D. COMPARATIVE EXPERIMENTS AGAINST YOLOv12

对比实验表明，MAAN在三个数据集上均显著优于YOLOv12。在PTL-AI_Furnas数据集上，mAP₅₀提升2.4%；在CSAT CT Dataset V1上提升2.5%；在PASCAL VOC 2012上提升3.2%。定性分析显示，MAAN能有效减少复杂背景下的误检，并改善对小目标的检测性能。

E. COMPARATIVE EXPERIMENTS AGAINST YOLOv13

与最新YOLOv13的对比进一步验证了MAAN的先进性。在PTL-AI_Furnas数据集上，MAAN以85.7%的mAP₅₀显著超过YOLOv13的80.5%，相对提升达5.2个百分点。这一结果证明基于状态空间模型的设计在电力目标检测任务中具有独特优势。

F. ANALYSIS OF MODEL COMPLEXITY AND PERFORMANCE

复杂度分析显示，MAAN参数量为10.7M，计算量19.8 GFLOPs，虽略高于YOLOv12（8.9M/16.5 GFLOPs）和YOLOv13（9.5M/18.1 GFLOPs），但其性能提升显著，实现了较好的准确率-效率平衡。

G. ABLATION STUDY

消融实验系统验证了各模块的贡献。当仅使用R-A2块时，精确度从83.5%提升至84.1%；仅使用R-S2块时提升至83.9%。完整MAA模块（含交叉注意力和自适应融合）达到最佳性能（85.5%），证实了双分支协同设计的必要性。

研究的讨论部分强调，MAAN的成功源于其能够有效解决电力巡检中的核心挑战。视觉状态空间模型提供了高效的全局上下文建模能力，而区域注意力机制则保障了对关键局部特征的捕捉。两者通过交叉注意力机制的深度融合，使模型能够适应电力场景中目标尺度多变、遮挡频繁等复杂条件。

这项研究的重要意义在于：首先，它首次将状态空间模型与注意力机制有机结合，为电力目标检测提供了新范式；其次，模型在保持线性计算复杂度的同时实现了性能突破，为高分辨率无人机图像处理提供了实用方案；最后，研究展示了专门化网络设计在解决行业特定问题方面的巨大潜力。

未来研究方向包括将MAAN框架扩展到few-shot学习场景，探索在极少标注样本条件下快速适应新型电力组件或罕见故障类型的能力。此外，研究团队计划进一步优化模型的计算效率，使其能够在资源受限的嵌入式设备上部署，推动电力巡检智能化的实际落地应用。