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申请/专利权人：中科方寸知微(南京)科技有限公司;国网安徽省电力有限公司淮南供电公司;国网安徽省电力有限公司
摘要：本发明公开了一种基于无人机配网线路自适应巡检中的自监督预训练方法，包括获取配网架空线路的原始图像，并对其进行预处理；提取初级多层级特征，采用改进的Transformer结构，生成高级特征；将初级多层级特征和高级特征进行融合，得到多层级混合特征；构建随机矩阵，对随机矩阵进行排序处理，生成Mask矩阵，并计算得到多层级遮挡特征；构建自编码器模型，计算得到多层像素的重构损失；基于重构损失对自编码器模型进行训练，得到训练好的自编码器模型和最终重构损失。本发明提高了巡检任务的准确性，增强了模型的鲁棒性，使其能够更好地应对配网架空线路巡检中可能存在的噪声、干扰和遮挡等情况，提高了模型的泛化能力和适应性。
主权项：1.基于无人机配网线路自适应巡检中的自监督预训练方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取无人机采集的配网架空线路的原始图像，并对其进行预处理，包括动态范围压缩和数据增强，得到预处理后的原始图像；S2、基于预处理后的原始图像，提取初级多层级特征，基于初级多层级特征，采用改进的Transformer结构，生成高级特征；将初级多层级特征和高级特征进行融合，得到多层级混合特征；S3、基于多层级混合特征，构建随机矩阵，对随机矩阵进行排序处理，生成Mask矩阵；基于Mask矩阵和多层级混合特征，计算得到多层级遮挡特征；S4、构建自编码器模型，基于多层级遮挡特征和多层级混合特征，计算得到多层像素的重构损失；基于重构损失对自编码器模型进行训练，得到训练好的自编码器模型和最终重构损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科方寸知微(南京)科技有限公司 国网安徽省电力有限公司淮南供电公司 国网安徽省电力有限公司 基于无人机配网线路自适应巡检中的自监督预训练方法
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