摘要
本发明涉及一种多光谱诊断结果可信度评估方法,包括:同步采集目标设备的三光谱图像及环境参数;对采集的三光谱图像进行预处理;将预处理后的图像输入改进后的模型,得到融合特征和三谱段分支的预测概率分布向量;得到预测类别和不确定性熵;进行置信度评分计算;判断是否触发反馈条件。本发明利用可见光、红外光和紫外光三种光谱的互补特性,通过引入CBAM注意力模块,对不同光谱下的关键特征进行强化,提升模型对异常区域的感知能力;基于蒙特卡洛Dropout推理机制实现预测结果置信度评估,有效识别低置信度结果:不仅给出诊断结论,还能评估其置信度,适合在高压阀厅等关键场景下部署,有助于提升系统整体安全性和稳定性。
技术关键词
可信度评估方法
预测类别
计算机程序指令
电力设备表面
融合特征
推理机制
紫外图像探测器
蒙特卡洛
分支卷积神经网络
控制环境影响
多光谱
相对湿度
局部放电现象
协同注意力
可见光相机
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