La detección de torres de transmisión en imágenes aéreas es el paso crítico para la inspección del equipo de transmisión de energía, lo cual es esencial para el funcionamiento estable del sistema eléctrico. Sin embargo, las torres de transmisión en imágenes aéreas presentan numerosos desafíos para la detección de objetos debido a sus formas alargadas de múltiples escalas, grandes relaciones de aspecto y fondos visualmente similares. Para abordar estos problemas, proponemos la red Center-Guided con Atención Dinámica (CGDA) para detectar TTs a partir de imágenes aéreas. Específicamente, aplicamos ResNet y FPN como extractor de características para extraer características de alta calidad y de múltiples escalas. Para obtener información más discriminativa, se emplea un mecanismo de atención dinámica para fusionar dinámicamente mapas de características de múltiples escalas y prestar más atención a las regiones de los objetos. Además, se propone una cabeza de detección de dos etapas para emplear un proceso de detección de dos etapas que realice una detección más precisa. Se llevan a cabo extensos experimentos en un subconjunto del conjunto de datos público TTPLA. Los resultados muestran que CGDA logra un rendimiento competitivo en la detección de TTs, demostrando la efectividad del enfoque propuesto.