摘要
本发明公开了一种开放域无人机巡检设备缺陷检测方法及系统,属于缺陷检测技术领域,所述方法包括:构建多模态缺陷识别网络结构;利用训练数据集训练构建的多模态缺陷识别网络结构;将待识别的无人机图像和文本输入训练好的多模态缺陷识别网络结构中,输出设备缺陷的类别与位置信息。利用多模态文本特征的强语义特性,并结合图文特征融合、自注意力机制以及对比学习等方法,旨在提升开放场景下的电力设备缺陷识别能力。
技术关键词
无人机巡检设备
缺陷检测方法
无人机巡检图像
文本
网络结构
前馈神经网络
矩阵
多模态
跨模态
局部注意力机制
融合图像信息
图文
电力设备缺陷
缺陷检测技术
缺陷检测系统
系统为您推荐了相关专利信息
客流分析方法
客流分析系统
多模态
大语言模型
文本
分类神经网络
模型误差
进化算法
神经网络训练
分类方法
海量网络数据
多维特征向量
挖掘系统
知识图谱构建
模块