摘要
本发明提供一种无监督轨道异常检测方法及系统,属于基于计算机视觉的轨道监管技术领域,包括:采集俯拍视角的轨道图像;采用轨道关键部件区域分割模块实现像素级分割和背景简化,生成关键部件伪图像;采用自生成特征聚合网络提取伪图像中的多尺度特征,得到高维度特征向量矩阵;利用多元高斯拟合函数对高维度特征向量矩阵进行拟合,得到正常图像的最优参数;设计内外均衡的异常分数度量函数,计算正常图像的最优参数与测试图像的高维度特征向量矩阵的差异,计算异常分数实现异常图像判别和异常像素定位。本发明解决了标注数据类别有限导致的轨道巡检内容覆盖不全面的问题,实现了降低复杂背景因素干扰下的轨道未知类别异物检测。
技术关键词
异常检测方法
高斯拟合函数
特征向量值
非暂态计算机可读存储介质
矩阵
度量
生成特征
无监督
网络
轨道板
处理器
轨枕
存储器
语义分割算法
参数
图像像素
异常检测系统
系统为您推荐了相关专利信息
通信信道估计
节点
无线通信信道信息
基站
数据传输开销
图像分类模型
节点特征
Softmax函数
网络模块
特征提取模块
多层次信息融合
健康状态预测方法
核动力装置
主客观融合
阀门部件