一种针对电力设备红外图像的实例分割方法及系统

本发明公开了一种针对电力设备红外图像的实例分割方法及系统，该方法包括如下步骤：获取电力设备的红外图像并预处理；对预处理后的红外图像中的电力设备区域进行标注；采用标注后红外图像构建数据集；构建改进Mask R‑CNN模型并通过数据集训练，同时调整模型的分类损失权重和掩膜损失权重，结合余弦退火策略和Adam优化器调整模型的学习率，得到最优的模型；将红外图像输入至最优的模型中，输出分割结果；本发明设计的改进Mask R‑CNN模型改善了原始Mask R‑CNN参数量大，分割精确度不足等问题，能够在复杂环境对红外图像中的电力设备快速、准确地识别，具有低计算量和低存储需求的特点。