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申请/专利权人:国网上海市电力公司;上海茗旭智能科技有限公司
摘要:本发明涉及输变电设备巡检技术领域,尤其是涉及一种用于电力场景下无人巡检的输变电设备检测分割方法,包括:采用预训练的检测网络模型对获取的图片进行目标检测,获得目标对象的语义类型、检测框和分类置信度;采用检测网络模型输出的结果,为微调过的分割大模型提供检测框区域和对应的语义标签,分割大模型接受检测框作为提示,在框内区域对该类语义目标进行精准分割;对原始数据进行预处理,将人工标注的检测框和分割掩码编码为检测模型和分割模型可以接受的输入。与现有技术相比,本发明为无人巡检技术提供自动化高精度的目标检测和分割,通过分别训练检测和分割模型,避免了大规模的重新训练,同时提供准确有效的分割结果。
主权项:1.一种用于电力场景下无人巡检的输变电设备检测分割方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、构建原始巡检图片的数据集,将原始巡检图片的检测框标注编码为COCO格式,并训练目标检测网络模型;步骤2、使用目标检测网络模型对输入的原始图片进行目标检测,输出得到目标检测框、语义类别和置信度;步骤3、将原始巡检图片的分割掩码编码为COCORLE格式,训练分割网络大模型;步骤4、使用分割网络大模型接受所述目标检测框作为提示,分割目标检测框内区域的目标。
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