摘要
本发明实施例公开了一种无人机巡检的故障识别方法及装置、设备及存储介质,方法包括:通过无人机收集目标区域在不同环境条件下的红外与可见光的图像数据;根据收集到的图像数据,构建多模态数据集;利用多模态数据集进行图像数据的故障类型标签的标注处理,得到标注后的多模态数据集;基于标注后的多模态数据集,训练故障识别模型;将故障识别模型集成至无人机的无人机巡检系统中,实现对目标区域的故障类型的实时监控及智能诊断;定期更新标注后的多模态数据集及故障识别模型。通过上述方法,引入多模态数据采集、自适应模型训练和动态更新技术,实现对目标区域的高效巡检和智能诊断,提高故障识别的准确性和系统的长期可靠性。
技术关键词
深度学习模型
可见光图像
无人机巡检系统
多尺度卷积神经网络
故障识别方法
动态特征选择
多模态特征融合
标签
递归神经网络
可见光相机
模型训练模块
拼接算法
动态更新技术
故障监控模块
多模态数据采集
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深度学习模型
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参数
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关键词
上下文语义理解
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任务调度
性能评估方法
深度学习模型
计算机
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微波辐射计
反演方法
训练深度学习模型