一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法及系统技术方案

本发明专利技术属于新能源电站运维技术领域，具体涉及一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法及系统，包括：获取新能源电站的运维场景图片；对所获取的运维场景图片进行弱监督训练，生成若干个小目标运维场景的边界框；基于所获取的运维场景图片构建基于Transformer的目标检测模型；根据所构建的目标检测模型以及所生成的小目标运维场景的边界框，完成用于新能源电站运维的弱监督目标检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于新能源电站运维，具体涉及一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法及系统。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、在光伏、风电等新能源电站运维中，因物理环境复杂，存在着设备巡检定位不准确、人工操作不规范等问题；同时，新能源电站也存在着复杂目标的数量多和尺寸小问题。因此，为高效、合理地对电站设备进行监控和故障排查，对这种复杂性场景的目标检测和识别非常重要。

3、据专利技术人了解，现有的用于新能源电站运维的目标检测较多采用基于监督的监测方法，但是这种方法在训练的过程中往往比较依赖于大量的数据注释(比如：对象边界框)。在复杂的电站环境中，获得大量的标注数据信费时费力；而弱监督目标检测可解决这一难题。但是，现有的弱监督目标检测方法使用多实例学习的方法来进行弱监督目标检测，存在生成对象边界框冗余，导致推理速度慢，且易将检测重点放在突出最具判别性的区域(例如：动物的头部)而不是整个目标等明显缺点。可通过采用transformer的弱监督目标检测在一定程度上缓解将检测重点放在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法，其特征在于，所构建的基于Transformer的目标检测模型采用基于Transformer的端到端目标检测网络；根据所得到的若干个小目标运维场景的边界框匹配所述基于Transformer的端到端目标检测网络的损失函数，完成用于新能源电站运维的弱监督目标检测。

3.如权利要求1中所述的一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法，其特征在于，所构建的基于Transformer的目标检测模型包括用于诱导Transformer模型突出局部...

【技术特征摘要】

1.一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法，其特征在于，所构建的基于transformer的目标检测模型采用基于transformer的端到端目标检测网络；根据所得到的若干个小目标运维场景的边界框匹配所述基于transformer的端到端目标检测网络的损失函数，完成用于新能源电站运维的弱监督目标检测。

3.如权利要求1中所述的一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法，其特征在于，所构建的基于transformer的目标检测模型包括用于诱导transformer模型突出局部视图中弱局部特征的全类别映射模块和局部唤醒模块；基于所述全类别映射模块得到图像块细节线索特征图，基于所述局部唤醒模块得到图像块细节增强特征图。

4.如权利要求1中所述的一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法，其特征在于，在进行弱监督训练的过程中，将所获取的运维场景图片划分成若干个图像块，感知所划分的若干个图像块在所获取的运维场景图片中的位置信息，计算划分后的若干个图像块的权重，得到注意力热力图。

5.如权利要求4中所述的一种用于新能源电站运维的弱监督目标检测方法，其特征在于，对划分后的图像块进行注意力计算，得到注意力矩阵a；根据所得到的注意力矩阵和多层感知机mlp，得到图像块特征图fl，即fl＝wi×a，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂秀山，陈鹏宇，刘新锋，张立伟，王林先，孙兴伟，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：