基于度量学习与视觉感知的设备风险检测方法

摘要

本发明涉及度量学习与视觉感知技术领域，具体涉及基于度量学习与视觉感知的设备风险检测方法。该方法将待测设备的第一图像及其风险监控指标输入对应的设备风险检测网络得到对应的风险预测结果；设备风险检测网络的损失函数为交叉熵损失函数和关联总变差的均方差损失函数之和，关联总变差是根据不同数据中同一时段采集的设备图像中多个设备的预测风险等级的概率的相似度；相似度是根据任意两个设备之间的预测风险等级、预测风险概率、风险波动指标和两个设备之间的风险等级的差异的概率比值的加权求和。本发明利用设备图像和风险监控指标进行网络训练能够实时得到设备的风险预测结果，提高了设备风险检测的实时性和准确性。