【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力设备管理领域，具体而言，涉及一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统。
技术介绍
1、为了能够及时发现电力设备的异常以便有效排除安全隐患，电力运维部门需要定期对电力设备开展巡检。然而人工巡检耗时耗力，效率低下，且异常检测的准确性依赖检查人员的专业水平。随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度学习的电力巡检图像异常检测逐渐成为现实。
2、但在实际的工业生产环境中，电力巡检图像中通常存在正负样本不平衡的现象，即相对于正常样本，缺陷异常样本数量较少，这就导致模型倾向于预测为占大多数的类别，更容易将缺陷异常的图像误分类为正常图像，导致基于上述样本进行模型训练后得到的模型无法正常用于进行电力巡检图像的异常检测，使得在利用上述进行电力巡检图像的异常检测时，降低了检测得到的电力巡检图像的图像状态的准确性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统，以提高检测得到的电力巡检图像的图像状态的准确性。
2、第一方面，本申...
【技术保护点】
1.一种电力巡检图像的图像状态确定方法，其特征在于，应用于图像状态确定系统中的图像处理终端，所述图像状态确定系统还包括图像采集终端和图像模拟终端，所述图像处理终端分别能够与所述图像采集终端、所述图像模拟终端通信，所述图像采集终端用于对电力设备进行图像采集得到多个实际电力巡检图像，所述图像模拟终端用于对所述电力设备进行图像模拟得到多个模拟电力巡检图像，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用训练好的图像特征提取模型提取出每个所述正常图像的第一图像特征和每个所述第二异常图像的第二图像特征前，所述方法还包括：
3.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种电力巡检图像的图像状态确定方法，其特征在于，应用于图像状态确定系统中的图像处理终端，所述图像状态确定系统还包括图像采集终端和图像模拟终端，所述图像处理终端分别能够与所述图像采集终端、所述图像模拟终端通信，所述图像采集终端用于对电力设备进行图像采集得到多个实际电力巡检图像，所述图像模拟终端用于对所述电力设备进行图像模拟得到多个模拟电力巡检图像，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用训练好的图像特征提取模型提取出每个所述正常图像的第一图像特征和每个所述第二异常图像的第二图像特征前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用每个所述第一图像特征、每个所述第二图像特征和每个所述模拟电力巡检图像的第三图像特征对初始预测模型进行训练得到目标预测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述目标预测模型，根据目标电力巡检图像的第三图像特征确定出所述目标电力巡检图像的图像状态前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标预测模型，根据目标电力巡检图像的第三...
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