摘要
本发明公开了一种基于无人机架空线路自适应巡检的半监督检测方法,包括收集配网架空线路的图像数据,将图像数据分为已标注数据和未标注数据;基于已标注数据构建特征队列;基于特征队列和未标注数据,构建正、负样本,并计算其对比损失;基于对比损失和未标注数据和特征队列,构建相似度矩阵;基于相似度矩阵,确定未标注数据的伪标签;采用师生互学互鉴框架,构建监督损失和半监督损失,使用监督损失和半监督损失对神经网络模型进行训练。本发明提高了模型对于未标注数据的处理能力,增强了模型的鲁棒性和泛化能力;在复杂环境下提高困难样本的召回,进而增强了模型的稳定性,满足了自适应巡检任务的实时性和准确性要求。
技术关键词
配网架空线路
队列
无人机
数据
分类特征
标签
矩阵
图像
贝叶斯神经网络
输入神经网络模型
样本
模糊逻辑系统
谱聚类算法
网格
双线性插值
坐标
多尺度
选取特征
系统为您推荐了相关专利信息
需求预测模型
电网分布图
工业园区
计划
测控方法
射频通信芯片
射频收发电路
低功耗
射频芯片
电源管理电路
联锁控制系统
光纤光栅温度传感器
智能执行机构
放风阀
激光测振仪