一种正负样本算法相结合的输电线高空异常检测方法

本发明涉及图像识别领域，提供了一种正负样本算法相结合的输电线高空异常检测方法。旨在提高检测的准确性和鲁棒性。通过综合利用正样本和负样本算法的优势，该方法有效解决了背景复杂性和异常数据收集难题。首先，对检测图片和底图进行裁剪和掩码处理，聚焦于输电线区域。接着，正样本算法用于识别异常区域，而负样本算法则侧重用于检测具体类型的异常。通过多级过滤机制，包括目标检测过滤和模板匹配过滤，有效减少了误报，提升了检测效果。该方法在模型训练中采用了memseg算法和YOLO模型，并引入异常过滤模型来检测常见误报目标如鸟类和植被。最终，通过合并正负样本结果，实现了高精度和高召回率的检测性能。