摘要
本申请公开了一种输电线路无人机巡检图片缺陷识别方法及系统,所述方法包括:针对输电线无人机巡检图片进行图片分辨率放大处理;将处理后的图片输入大目标部件识别模型,识别大目标部件缺陷以及小目标部件缺陷所在大目标部件,获得识别到大目标部件缺陷对应的置信度,保留大于置信度阈值的识别到的每种大目标部件缺陷;切割识别到的小目标部件缺陷所在大目标部件的图像输入小目标部件识别模型,识别小目标部件缺陷,获得小目标部件缺陷对应的置信度,保留大于置信度阈值的识别到的每种小目标部件缺陷;针对识别出的大目标部件缺陷与小目标部件缺陷进行汇总,输出缺陷识别结果。本申请能够解决对于分辨率大且缺陷分布集中的图像缺陷识别的问题。
技术关键词
置信度阈值
缺陷识别方法
深度学习神经网络模型
无人机巡检
图片
联合损失函数
分辨率
深度学习网络
图像缺陷识别
缺陷识别系统
可读存储介质
线路
计算机设备
补偿值
识别模块
数据
尺寸
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胶凝材料
识别方法
批量
训练分类器模型
深度学习神经网络模型
多角度
查验方法
开箱
特征提取能力