【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及缺陷复审，具体涉及一种图像缺陷检测模型预测结果人工复审方法、装置及设备。
技术介绍
1、目前，人工智能模型在工业巡检领域得到广泛应用，业界使用无人机、监拍装置或巡检车辆针对输电杆塔、铁路接触网、站房设备、通道环境等进行规范拍摄，并基于图像缺陷检测模型筛查拍摄照片中可能存在的问题(包括设备缺陷、场景隐患、人员违规行为等，下文均简称为缺陷)。然而，由于实际场景复杂、缺陷形态多变，图像缺陷检测模型并非完全准确，在应用图像缺陷检测模型找到潜在缺陷后，需要进行人工复审或人工复查。不同的复审策略达到的缺陷检出率和人工复审工作量存在较大差异。
2、在现有复审策略中，可通过对图像缺陷检测模型预测结果按置信度从高到低进行复审，并考虑不同缺陷类别在模型训练集和实际应用场景的差异，调整预测结果为真的不同类别的后验概率，从而在确保缺陷检出率的前提下，降低复审工作量。
3、但是在实际应用过程中，单次巡检获取的图片中，模型预测缺陷的误报和漏报形态具有相似性。现有的技术方案仅考虑到不同类别在实际应用场景中的置信度偏差，不能根据复...
【技术保护点】
1.一种图像缺陷检测模型预测结果人工复审方法，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，获取图像缺陷检测模型输出的缺陷框及所述缺陷框对应的特征向量和置信度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷特征通过从所述图像缺陷检测模型的特征提取网络中提取所述缺陷框所在位置的特征得到。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据已完成人工复审的缺陷框的特征向量和未人工复审的缺陷框的特征向量的相似度调整未人工复审的缺陷框的置信度，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据已完成人...
【技术特征摘要】
1.一种图像缺陷检测模型预测结果人工复审方法，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，获取图像缺陷检测模型输出的缺陷框及所述缺陷框对应的特征向量和置信度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷特征通过从所述图像缺陷检测模型的特征提取网络中提取所述缺陷框所在位置的特征得到。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据已完成人工复审的缺陷框的特征向量和未人工复审的缺陷框的特征向量的相似度调整未人工复审的缺陷框的置信度，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据已完成人工复审的缺陷框的特征向量和所述目标缺陷框的特征向量的相似度以及所述置信度调整值调整所述目标缺陷框的置信度的调整方式为：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在为每个缺陷类别的缺陷框分别构造置信度集合之后，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王博，周飞，张国梁，陈江琦，张希，王进，
申请(专利权)人：国网智能电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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