摘要
本发明公开了一种适应暗光环境的电力设备识别与分割方法,包括:构建包括电力设备可见光检测模型与红外图像语义分割模型的双模态协同感知基础模型;建立可见光图像与红外热图像之间的跨模态映射关系;采集同一视角下的待测区域的可见光图像与红外热图像,并对待测区域的可见光图像进行暗光增强;对增强后的待测区域的可见光图像进行目标检测,生成结构化引导信息;基于跨模态映射关系及结构化引导信息,获取带有目标边界框的红外热图像;基于红外热图像语义分割模型和超像素分割策略,对带有目标边界框的红外热图像进行分割处理,得到目标电力设备的红外热图像。本发明降低了漏检与误检率,提升了红外热图像分割的精度与稳定性。
技术关键词
可见光图像
电力设备
图像语义分割模型
暗光环境
分割方法
像素
Retinex理论
可见光相机
跨模态
红外相机
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