摘要
本申请提供了基于CNN‑Transformer双分支特征选择性融合的电力线图像去雾方法,通过GLS‑FF特征选择性融合模块由网络的浅层到深层在空间和通道上选择性地聚合CNN分支和Transformer分支提取到的特征,结合CNN分支的局部细节提取能力与Transformer分支的全局依赖建模优势,实现对电力线图像的高效去雾,本申请显著提升了雾霾环境下电力线结构的可见性与纹理细节,为复杂气象条件下的输电网故障智能诊断提供了可靠的技术支撑。
技术关键词
图像去雾方法
局部细节特征
全局特征描述子
上下文特征
融合特征
模块
RGB色彩空间
Sigmoid函数
多尺度卷积核
模拟真实世界
输电网故障
大气散射模型
多通道
输出特征
双分支结构
网络
全局平均池化
注意力