一种多信息融合的接触网图像关键区域识别方法

本发明公开了一种多信息融合的接触网图像关键区域识别方法，将接触网图像、导高值和拉出值分别与里程数据对应存储，形成图像数据集、导高数据集和拉出数据集；将所述图像数据集输入到深度学习模型中；输出图像中存在关键区域的概率并在图像中框选出关键区域；在所述导高数据集和拉出数据集中，查找疑似里程并设置平滑系数；记疑似里程处的图像为疑似图像，其他图像为图像I；对于图像I根据深度学习模型输出的概率判断是否存在关键区域；对于疑似图像，获取综合置信度，根据综合置信度判断是否存在关键区域；本方法基于数据趋势分析并通过数据融合的方式得到综合置信度，对深度学习模型输出的结果进行修正，有效降低了误识别。