基于电力视觉大模型的架空输电线路图像分割识别方法

    公开(公告)号:CN119693663A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411790217.7

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于电力视觉大模型的架空输电线路图像分割识别方法,涉及输电线路图像分割识别技术领域。所述图像分割识别方法包括:将待测架空输电线路图像输入至图像分割与识别网络中的编码器,输出所述待测架空输电线路图像的特征图;将所述编码器输出的特征图分别输入至所述图像分割与识别网络中的分割解码器和识别解码器,通过所述分割解码器输出所述待测架空输电线路图像的分割结果,通过所述识别解码器输出所述待测架空输电线路图像的识别结果。该图像分割识别方法通过编码器和解码器对架空输电线路图像进行处理和识别,对图像中的导线、绝缘子、杆塔等元件进行识别和检测,准确率高,可以及时发现线路中的缺陷和隐患。

    一种面向电力系统的AI模型的生成方法及系统

    公开(公告)号:CN117576541A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311689463.9

    申请日:2023-12-05

    Abstract: 本发明提供一种面向电力系统的AI模型的生成方法及系统,属于AI模型的训练技术领域。所述生成方法包括:根据待识别的图像的标签分布选择用于训练AI模型的训练数据集;对所述训练数据集进行预处理,以增广所述训练数据集;采用增广后的所述训练数据集训练所述AI模型。通过上述技术方案,本发明提供的一种面向电力系统的AI模型的生成方法及系统,通过对标签分布选择训练数据集,然后针对选择的训练数据集结合AI模型的鲁棒性要求进行增广的预处理操作,从而使得训练的AI模型不仅能够满足图像识别的要求,还能够具有较高的鲁棒性。相较于现有技术单纯的通过精度预测的训练方式而言,本发明提供的生成方法及系统能够使得训练出的AI模型更加精准且高效。

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