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基于深度迁移学习的架空输电线路绝缘子故障检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度迁移学习的架空输电线路绝缘子故障检测方法,包括步骤如下:通过无人机获取绝缘子图像样本,并对图像样本进行预处理;根据迁移学习的方法将绝缘子图像样本分为源域和目标域,源域为已标记的正常绝缘子图像样本,目标域为未标记的故障绝缘子图像样本;选择Swin‑Transformer作为特征提取器提取源域和目标域的绝缘子特征,并将绝缘子特征映射到相同子空间,然后通过线性判别分析方法学习子空间的绝缘子特征,再通过最近类原型和结构化预测的方法伪标记目标域绝缘子故障样本子集;最后通过迭代学习伪标记目标域中所有的绝缘子故障样本。本发明能准确、快速的对架空输电线路中的绝缘子故障进行检测。

著录项

  • 公开/公告号CN115861857A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-03-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 常州大学;

    申请/专利号CN202211711164.6

  • 申请日2022-12-29

  • 分类号G06V20/17;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/088;G06N3/096;

  • 代理机构南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人王慧

  • 地址 213164 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号

  • 入库时间 2023-06-19 19:00:17

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-03-28

    公开

    发明专利申请公布

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