一种基于深度学习的变电站巡视预置位纠偏方法及系统

一种基于深度学习的变电站巡视预置位纠偏方法及系统，包括：获取模板图像，获取实时待检测图像并下采样得到下采样待检测图像，对获取的图像进行预处理；对预处理后的下采样待检测图像进行特征点提取和稀疏特征采样获取初始特征点集，并采用对初始特征点集进行轻量化匹配生成初始匹配对；根据初始匹配对提取精化区域进行特征点提取和稀疏特征采样获取精化特征，基于可变形注意力机制得到匹配结果集；基于匹配结果集构建单应性矩阵，计算摄像机的补偿位移量；根据补偿位移量生成校正指令，根据校正指令调整云台角度实现预置位的位置更新。本发明能够极大降低纠偏耗时，且在强光与阴影场景下的鲁棒性显著优于现有技术。