一种层次内容权重自适应的电力巡检图像清洗方法技术

本发明专利技术提供了一种层次内容权重自适应的电力巡检图像清洗方法，采用阶梯结构来分层整合中间层和深层提取的特征，从而使模型能够充分利用从低层到高层的内容特征。根据特征映射的维数将当前流行的CNN结构划分为若干阶段，每个阶段用串联的卷积层来加深网络。即阶梯结构模块对每一阶段的特征分层提取，同时融合不同阶梯路径间的特征。最后，通过目标回归网络将多阶融合特征映射到具体的图像质量得分，根据质量分数阈值实现最终的图像数据清洗。最终筛选出高质量的图像数据，提高模型识别和检测的准确性和高效性，改善存储档案数据的质量和减少存储资源，提升历史图像数据的检索速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力巡检图像的清洗方法。

技术介绍

1、传统的数据清洗主要针对文本类数据，体现在数据缺失、异常数据处理、数据冗余、数据集成、清洗工具等几个方面。随着信息技术和网络技术的不断发展，越来越多的“垃圾信息”出现在人们身边，如垃圾短信、黄暴信息、广告信息，在这种环境下，一些反垃圾系统和拦截工具便应用而生，使得第三方反垃圾数据清洗取得了显著结果。除此之外，易盾(网易的产品)，已经能够对图片内容信息进行准确地鉴别和管控，如反恐识别、广告识别、智能识黄、政治违规等。然而，不论是传统的数据清洗，还是反垃圾清洗，都不能很好地应用于输电线路图像数据清洗工作。

2、图像数据清洗通常可以理解为从现有的大规模混合图像数据中剔除对目标事件无效的图像，无效图像包括冗余图像、模糊不清的图像、失真严重图像以及图像中缺乏关键内容或者关键内容不全的图像。图像清洗一方面可以获得用于模型训练的有效高质量图像，另一方面，作为数据治理的历史档案数据，清洗后的数据在数量和质量方面更优，便于数据存储和检索。结合具体的工程任务需求，图像清洗可以从图像类别、图像质量等方面综合考虑。其本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种层次内容权重自适应的电力巡检图像清洗方法，其特征在于包括下述步骤：

【技术特征摘要】

1.一种层次内容权重自适应的电力巡检图...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨迁，温积群，李国胜，汪大海，魏征宇，
申请(专利权)人：浙江图盛输变电工程有限公司温州科技分公司，
类型：发明
国别省市：