基于图像和声纹技术的电力物资缺陷筛选方法及系统

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像和声纹技术的电力物资缺陷筛选方法及系统。其中的方法包括：构成训练集；利用训练集训练神经网络模型，得到缺陷筛选模型；对所述候选框进行分类，并分别对各类候选框所在图像对应的运行声音的特征建立高斯模型；采集电力物资的目标图像和运行声音，得到其属于各个高斯模型的概率；筛选出目标高斯模型，将识别准确率最高的候选框尺寸与目标高斯模型对应的平均尺寸的商作为比例因子，目标图像乘以比例因子得到变换图像；将变换图像输入至所述缺陷筛选模型中，得到缺陷检测结果。采用本发明的方法可以大大提高电力物资缺陷识别结果的准确度和识别效率，提升电力物资缺陷检测的自动化程度。