摘要
本发明公开了一种轻量化开集检测模型的飘挂物识别方法、装置及介质,所述方法包括:通过检测模型对输电线路的多模态飘挂物识别数据进行特征提取和计算,得到输电线路上飘挂物的识别结果;其中,识别结果包括飘挂物的回归坐标、置信度和类别;检测模型是根据模型识别结果,通过损失函数指导神经网络模型进行参数更新得到。本发明提出一种轻量化开集检测模型的飘挂物识别方法、装置及介质,通过融合分类与回归损失函数,显著提升了模型在分类与定位上的精确度;同时,借助注意力机制捕捉关键特征,并通过多模态信息融合丰富特征维度,进一步增强了模型的识别精度与泛化性能,能够解决难以准确识别出飘挂物的回归坐标、置信度和类别的问题。
技术关键词
神经网络模型
识别方法
注意力机制
视听
模态特征
编码
视觉特征
高维向量空间
多层感知器
坐标
融合特征
多模态信息融合
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