受电弓异常检测方法及系统

本发明提供一种受电弓异常检测方法及系统，属于基于计算机视觉的受电弓异常检测技术领域，获取受电弓图像；利用预先训练好的异常检测模型对获取的受电弓图像进行处理，得到检测结果，获取可靠性较强的异常二维矩形坐标框信息，实现对受电弓大火花、结构异常、异物三类异常的精准检测。本发明利用排除脏污干扰的受电弓定位方法，解决了因复杂环境干扰造成的受电弓异常检测精度低的问题。借助视觉大模型自动化生成数据集，不再需要耗费大量的人力物力，并在受电弓异常检测实现过程中使用深度学习神经网络方法，不需要人工调整参数，实现了完全的自动化和智能化。同时额外增加了检测结果可靠性的判别，弥补了AI算法带来的可信缺陷，提高了检测精度。