摘要
本申请涉及一种玻璃绝缘子污秽识别方法、装置、计算机设备和存储介质,涉及人工智能技术领域。所述方法包括:获取无人机拍摄的各玻璃绝缘子的待识别图片;基于预先构建的主干网络,确定待识别图片的多尺度特征图;主干网络是基于像素聚焦注意力机制和多头自注意力网络的网络模型确定的;像素聚焦注意力机制用于根据各像素之间的关联程度确定各像素的局部特征,并确定各像素的上下文信息;将多尺度特征图输入特征融合网络,通过特征融合网络中的特征金字塔网络FPN和路径聚合网络PAN,对多尺度特征图进行特征融合,得到融合特征图;将融合特征图输入至检测头,得到待识别图片对应的污秽识别结果。采用本方法能够提升玻璃绝缘子污秽识别准确率。
技术关键词
玻璃绝缘子
特征融合网络
训练识别模型
多尺度特征
污秽
融合特征
图片
训练样本集
特征金字塔网络
注意力机制
像素
分辨率
三元组
检测头
识别方法
计算机设备
分类网络
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预测模型生成方法
融合图像特征
TCGA数据库
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基础
符号特征
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理解系统
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反演方法
多尺度特征融合
仿真模型
雷达
重构模块