一种基于超分辨与异常场景模拟的电力图像样本综合增强方法及系统

本发明公开了一种基于超分辨与异常场景模拟的电力图像样本综合增强方法及系统，包括：收集电力图像样本，包括正常场景和异常场景图像，使用深度神经网络对电力图像进行质量评估，筛选出高质量电力图像样本作为基础数据集；利用深度超分辨率技术，对筛选出的低质量电力图像进行高质量重构；结合电力生产中的实际异常场景，设计异常场景模拟器，通过数据增强技术和深度学习生成模型，进行异常场景图像扩充；将深度超分辨技术与异常场景扩充结合，生成综合增强策略，最终构建一个综合电力图像数据集。本发明不仅提高了电力图像样本的清晰度和细节表现力，还极大地丰富了样本库的多样性。