摘要
本发明提供一种基于多任务的输电线路防震锤缺陷检测方法,包括:获取原始输电线路防震锤图像,并生成接近真实故障样本的数据样本;建立多任务检测网络模型,并为所述多任务检测网络模型构建分类损失函数和分割损失函数,建立的多任务检测网络模型包括共享特征层、分类分支和分割分支;基于数据样本,采用交替训练的方式对所述多任务检测网络模型进行训练,得到训练后的多任务检测网络模型,且在训练过程中,并采用自适应动态加权策略自适应调节权重参数;将待检测的输电线路防震锤图像输入至训练后的多任务检测网络模型,得到输电线路防震锤的分割定位与缺陷检测结果。本发明能够解决现有技术鲁棒性和检测性能较差的问题。
技术关键词
输电线路防震锤
检测网络模型
多任务
缺陷检测方法
分支
空间金字塔池化
分类网络
样本
训练集
空洞
参数
图像分割
像素点
长宽比
生成对抗网络
表达式
数据
多尺度特征
系统为您推荐了相关专利信息
图像训练样本
编码模块
卷积模块
网络架构
图像处理顺序
图像修复模型
图像处理方法
多尺度
注意力
扩充训练样本
参数优化模型
性能优化方法
语义特征
工艺参数动态
设备状态数据