基于训练样本选择的电力现场着装规范检测方法

摘要

本发明公开了一种基于训练样本选择的电力现场着装规范检测方法，利用不同特征等级上的正训练样本对神经网络进行训练，分别将两类正训练样本通过分类损失函数Focal Loss进行分类，通过回归损失函数GIoU Loss进行回归，通过CrossEntropyLoss进行质量评分，得到预测损失函数LM、辅助损失函数LM，最终的训练损失函数L，求取最终的训练损失函数L最小值时的神经网络参数；将电力现场图片输入训练好的神经网络，得到电力现场图片中着装不规范目标标定。本发明弥补了图像特征的信息损失及不同尺度之间特征的语义差距，提高了检测精度，在电力现场安防研究领域具有重要的意义。