一种基于大数据的巡检场景识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及大数据技术领域，本发明专利技术涉及一种基于大数据的巡检场景识别方法及系统，包括：获取巡检图像，对巡检图像进行差分处理得到对应的差分图像并进行标注，生成数据集；构建基于图像差分注意力机制的目标检测模型，通过计算前后帧差分图像，确定输配电线路区域，并对缺陷特征进行重点关注；通过梯度算法优化目标检测模型参数，确保高查全率以减少漏检；通过评价指标验证目标检测模型性能，识别输配电线路缺陷。本方案解决了现有巡检方法因环境复杂，造成的识别准确率低的问题，提高了巡检效率和安全性，增强了巡检的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据。更具体地，本专利技术涉及一种基于大数据的巡检场景识别方法及系统。

技术介绍

1、大数据是一个广泛应用于各种领域的术语，指的是无法通过传统的数据处理应用软件来处理的大量、复杂且快速生成的数据集。大数据的特点可以通过4v模型来描述，即数据量、数据速度、数据种类和数据真实性。近年来，随着数据生成和收集能力的迅速提升，大数据的定义和范围不断扩大，涵盖了更多的维度和特性，如价值和可视化。巡检场景识别是指在巡检过程中利用先进的技术手段对所处的环境和设备进行识别、分析和记录，以辅助巡检人员完成巡检任务，确保设备和环境的安全与稳定。该技术结合了大数据、图像识别、机器学习与深度学习、iot、ar、语音识别与自然语言处理等多种技术手段，能够实时采集和分析巡检场景中的各种数据。这些技术的综合应用，使得巡检场景识别在工业设备巡检、设施维护、安全检查和环境监测等多个领域展现了广阔的应用前景。

2、公开号为cn109544501b的专利文件公开了一种基于无人机多源图像特征匹配的输电设备缺陷检测方法。该方法首先使用sift算法对无人机拍摄的图像进行配准本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，所述目标检测模型还包括输入模块，所述输入模块用于将巡检视频解码为图像帧。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，所述获取巡检图像，包括，采用无人机拍摄实现；所述对差分图像进行标注，包括，采用Python的第三方工具labelImg实现。

4.根据权利要1所述的一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，所述差分图像为后一时刻图像减去前一时刻图像得到的新图像，对新图像进行图像反转进而得到差分图像...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，所述目标检测模型还包括输入模块，所述输入模块用于将巡检视频解码为图像帧。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，所述获取巡检图像，包括，采用无人机拍摄实现；所述对差分图像进行标注，包括，采用python的第三方工具labelimg实现。

4.根据权利要1所述的一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，所述差分图像为后一时刻图像减去前一时刻图像得到的新图像，对新图像进行图像反转进而得到差分图像。

5.根据权利要1所述的一种基于大数据的巡检场景识别方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏飞，易瑞强，张强，李磊，朱庆伟，丁妮，
申请(专利权)人：陕西陕煤黄陵矿业有限公司，
类型：发明
国别省市：