摘要
本发明公开了一种接触网数据清洗与增强方法及系统,涉及数据处理技术领域;使用OneclassNet对高铁图像进行初步筛选,将明显包含高铁接触网零部件的图像筛选出来。同时,在无效图像中也存在由于低光照等原因,导致图像的对比度低,OneclassNet将图像识别成无效图像的情况。针对类似情况,尽可能避免高铁零部件的错筛、漏筛,对初步筛选出的无效图像进行低光照增强。低光照增强采用自研无监督先验图像增强算法,将经过增强的无效图像再次放入OneclassNet进而第二轮筛选,随后将该阶段筛选出的有效图像输入场景分类阶段。场景分类阶段将高铁接触网图像分为:露天、隧道壁、隧道口、站台雨棚四个部分。其中露天、隧道壁作为基类数据集,将隧道口以及站台雨棚作为新类别数据集。
技术关键词
场景分类
图像分类网络
图像增强算法
站台雨棚
数据
图像分类算法
隧道壁
高铁接触网
Retinex理论
无监督
光照
Sigmoid函数
高铁零部件
阶段
样本
构建分类器
平衡场景
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