Este artículo se centra en la detección automática de fallas en líneas de transmisión eléctrica mediante imágenes de drones. Dadas las dificultades que presenta la detección de fallas en líneas de transmisión eléctrica debido a su pequeño tamaño, naturaleza ambigua y fondos complejos, proponemos TinyDef-DETR, un novedoso marco de detección basado en DETR. TinyDef-DETR integra una red troncal ResNet con bordes mejorados que optimiza las representaciones sensibles a los bordes, un módulo de espacio a profundidad sin pasos que permite un submuestreo con preservación de detalles, un mecanismo de atención multiescala de dominio dual y multietapa que modela conjuntamente la información global y local, y una función de pérdida de regresión Focal-Wise-SIoU que mejora la localización de objetivos pequeños y complejos. Los resultados experimentales en conjuntos de datos públicos y del mundo real demuestran que TinyDef-DETR mitiga eficazmente las limitaciones de los detectores existentes, logrando un excelente rendimiento de detección y capacidad de generalización, a la vez que mantiene unos costes computacionales razonables. En concreto, proponemos TinyDef-DETR como una metodología adecuada para la detección de fallos mediante drones en líneas de transmisión eléctrica, especialmente en situaciones que involucran objetivos pequeños y ambiguos.
