文章摘要:水电枢纽在长期运行过程中，受水流侵蚀、应力变化等因素易形成裂缝、渗漏、脱落、露筋等缺陷。针对人工巡检效率低、危险性高等问题，本文提出一种基于完全自注意力的水电枢纽缺陷识别方法。该方法与深度卷积网络相比，完全采用自注意力机制构建缺陷识别网络，捕捉长距离全局信息能力更强，缺陷识别精度更高。网络通过双分支结构进行不同尺度自注意力计算，提取多尺度缺陷特征，增强全局语义表达能力；设计自注意力混合融合模块，融合两条分支的多尺度特征，有效应对水电枢纽缺陷图像尺度变化大、形态多样等问题。在四川某水电站枢纽缺陷数据集上的实验结果表明，该方法宏查准率可达98.87%，缺陷识别效果优于其他主流缺陷识别方法。

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