摘要
本发明涉及一种基于DTDU‑Net模型的电气设备紫外放电光斑图像分割方法、装置及存储介质。该方法获取电气设备紫外放电光斑图像后,利用训练完成的DTDU‑Net模型对前述的电气设备紫外放电光斑图像进行分割,得到图像分割结果;其中,DTDU‑Net模型以U‑Net模型为基础,包括可变形卷积残差编码器与通道交叉融合Transformer模块,并在解码器部分采用超轻量动态上采样器。与现有技术相比,本发明具有有效提高电气设备紫外图像中放电光斑的分割精度等优点。
技术关键词
图像分割方法
电气设备
光斑
超轻量
输出特征
编码器
采样器
多尺度特征
深度学习环境
图像分割装置
多头注意力机制
解码器
矩阵
多层感知器
采样点
残差结构
通道
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成像方法
深度学习网络模型
输出特征
对齐模块
多尺度
语义分割模型
加权特征
数据
注意力机制
模型训练方法
指纹
孪生神经网络
辨识方法
传感器特征
时域特征