基于深度学习高光谱分析的输电线路腐蚀状态识别方法

本发明公开了基于深度学习高光谱分析的输电线路腐蚀状态识别方法，包括如下步骤：S1、采集包含输电线路的高光谱图像数据并进行预处理；S2、对高光谱预处理数据集进行腐蚀区域标注；S3、经过多尺度空洞卷积和特征图金字塔单元提取多级边缘特征；S4、利用训练数据集中的腐蚀区域与相邻非腐蚀区域构建局部正负样本对，计算局部对比损失；S5、采用优化后的边缘检测卷积神经网络对高光谱预处理数据集进行推理；S6、生成并输出针对不同腐蚀类型和腐蚀严重程度的响应处置建议。