模型训练、前景背景分离方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种模型训练、前景背景分离方法、装置、设备及介质，基于图像标注工具处理输电线路影像以构建训练数据集；构建输电线路前景背景分离模型，输电线路前景背景分离模型的编码部分采用非对称卷积进行特征提取，编码部分和解码部分之间采用全尺度跳跃连接进行特征融合，编码部分和解码部分之间设置有空洞空间金字塔池化ASPP模块，ASPP模块用于对提取的特征图进行不同采样率的空洞卷积，解码部分采用反卷积将融合后的特征图恢复到与输入图像一致的尺寸；利用训练数据集对输电线路前景背景分离模型进行训练。通过上述方法得到高精度的输电线路前景背景分离模型，有效的提高了输电线路提取精度，降低输电线路漏检率和误检率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及计算机视觉，尤其涉及一种模型训练、前景背景分离方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、输电线路是电网运行的动脉，承担着电能输送和分配任务，其安全可靠运行与否对整个电网的安全稳定具有十分重要的意义。由于绝大多数输电线路往往处在复杂多变的自然环境中，极易受到各种自然灾害的影响，因此需要采取有效的方式对输电线路进行检测。

2、随着智能技术的发展，通过图像技术实现输电线路的检测成为新的研究思路，但是受环境影响，在图像数据中往往包含大量复杂的背景，如何有效地从图像中提取输电线路对于输电线路巡检具有重要的研究意义。

3、而现有的输电线路提取方法存在输电线路的提取精度低，导致输电线路漏检率、误检率高的问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种模型训练、前景背景分离方法、装置、设备及介质，以解决现有的输电线路提取方法存在输电线路的提取精度低，导致输电线路漏检率、误检率高的问题。

2、根据本专利技术的一方面，提供了一种输电线路前景背景分离模型的训练方法，包括：

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【技术保护点】

1.一种输电线路前景背景分离模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于图像标注工具输电线路影像以构建训练数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述分割数据集生成训练数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码部分包括非对称卷积块ACB，所述ACB用于将正方形、水平和垂直三个卷积分支的输出融合并进行批次归一化操作和ReLU激活函数的激活操作。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码部分的部分阶段包含十字交叉注意力CCA模块，所述CCA模块用于...

【技术特征摘要】

1.一种输电线路前景背景分离模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于图像标注工具输电线路影像以构建训练数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述分割数据集生成训练数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码部分包括非对称卷积块acb，所述acb用于将正方形、水平和垂直三个卷积分支的输出融合并进行批次归一化操作和relu激活函数的激活操作。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码部分的部分阶段包含十字交叉注意力cca模块，所述cca模块用于将提取的特征图计算为所有像素的加权和。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述aspp模块用于将1×1卷积、不同采样率的空洞卷积、以及全局池化层的输出融合，并通过1×1的卷积将通道数降低至预期值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码部分和所述解码部分的跳跃连接部分设置...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪长城，吴亮，杜金亮，林志鹏，吴银琼，肖微，许国伟，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：