摘要
本申请涉及一种电缆隧道环境的状态检测方法、装置、设备、介质和产品。该方法包括:获取电缆隧道环境的第一模态图像和第二模态图像;第一模态图像与第二模态图像为电缆隧道环境中同一场景的图像;将第一模态图像和第二模态图像输入至预设图像检测模型中,得到场景的状态概率分布;预设图像检测模型包括多模态特征融合模型和状态识别模型;基于状态概率分布确定场景的状态检测结果。采用该方法,不仅能够结合不同模态的图像特性,以全面捕捉电缆隧道环境的各种状态,提高电缆隧道环境检测的全面性,而且还能通过神经网络模型提高电缆隧道环境检测的准确性和检测效率,综合满足对电缆隧道的全面、高效、安全、实时的监测需求。
技术关键词
图像检测模型
多模态特征融合
电缆隧道环境检测
状态检测方法
特征融合网络
融合特征
特征提取网络
场景
样本
状态检测装置
神经网络模型
监测需求
计算机程序产品
处理器
注意力机制
计算机设备
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
联合检测方法
工业产品图像
图文
大语言模型
融合特征
漏损检测系统
污水管网
比例积分控制算法
多尺度卷积神经网络
滑动窗口优化
多模态特征融合
频域特征提取
编码器
漏电检测方法
IGBT管
二维图像数据
三维点云数据
融合特征
定位方法
编码特征
气泡袋
视觉特征
多模态特征融合
智能化管理系统
Fisher准则