摘要
本发明公开了一种基于输电线路缺陷图像增广的输电线路缺陷检测方法,该方法首先获取输电线路中包含绝缘子片的正常图像与缺陷图像,利用分割一切模型提取正常图像中各绝缘子片的掩膜区域,并将该区域作为待修复区域输入图像修复模型,生成缺失绝缘子片的模拟缺陷图像。通过基于感知相似度的筛选模块对模拟图像进行语义相似性评价,筛选高质量缺陷样本构建缺陷图像样本集。将该样本集用于训练基于YOLOv8x结构的目标检测模型,并在训练过程中引入目标区域保护机制的随机裁剪策略增强模型泛化能力。最终利用训练完成的检测模型对待检测图像中绝缘子缺陷进行自动识别。
技术关键词
输电线路缺陷
样本
图像修复模型
掩膜
图像嵌入
图像分割
图像编码器
图像块
通用特征
检测损失
绝缘子缺陷
视觉先验信息
生成图像特征
绝缘子识别
交叉注意力机制
标签
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排序损失
样本
机器学习算法
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鉴别方法
网络搜索方法
涤纶纤维材料
质检模型
电路板
训练样本集
质检方法
特征提取模块
嵌入特征
情绪识别模型
MFCC特征
音频
计算机程序指令