基于尺度和亮度流行关联的配电线路图像增强方法及系统

    公开(公告)号:CN120013835A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510091881.0

    申请日:2025-01-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于尺度和亮度流行关联的配电线路图像增强方法及系统,属于图像增强技术领域,解决了现有技术中缺乏针对配电线路目标巡检的图像增强方式的问题。该方法包括:构建高分辨率图像训练集、测试集,以及低分辨率图像训练集、测试集,并据此构建图像高低分辨率组合的尺度空间集;利用尺度空间集训练尺度增强网络;将低分辨率图像训练集中的每一低分辨率图像及其各图像块分别输入训练通过的尺度增强网络,得到尺度增强高分辨率图像及其图像块;利用各高分辨率图像及其图像块、以及对应的尺度增强高分辨率图像及其图像块,训练亮度增强网络;将顺次连接尺度增强网络和亮度增强网络构建为图像综合增强网络,以实现图像增强。

    一种基于改进YOLOV7的输电线路钢绞线损伤检测方法

    公开(公告)号:CN118279255A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410357339.0

    申请日:2024-03-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV7的输电线路钢绞线损伤检测方法,包括:S1:采集输电线路钢绞线损伤图像;S2:对钢绞线损伤图像进行标签化处理,然后按照一定的比例将其划分为训练集、验证集和测试集;S3:构建多尺度的YOLOV7网络模型;在骨干网络中加入坐标注意力机制CA;在加强特征提取网络中引入自适应空间特征融合模块ASFF;采用WIOU损失函数替换原有的激活函数提高网络对损伤检测的定位能力;S4:基于训练集对基于改进YOLOV7的输电线路钢绞线损伤检测网络模型进行训练;S5:利用训练好的改进YOLOV7损伤检测网络模型对测试集图像进行测试。本发明对YOLOV7网络进行了改进,相比原方法检测速度提升、准确率提高,极大地降低了漏检率。

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