注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法技术

本发明专利技术公开一种注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，它包括如下步骤：步骤一、构建空间注意力引导的特征提取残差块，用于引导模块关注关键特征区域；步骤二、依据特征提取残差块构建多尺度特征提取器，用于从输入图像中获取丰富的语义特征；步骤三、构建通道注意力引导的特征融合模块，用于融合来自编、解码器的特征；步骤四、依据特征融合模块构建模型解码器；步骤五、对所建立的检测模型进行训练，保存模型参数并生成最终的油水渍区域检测结果；本发明专利技术解决了电力现场地面油水渍识别过程中，对于关键区域关注能力弱，以及融合特征关键通道信息识别能力不足的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别，特别是一种注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法。

技术介绍

1、传统的油水渍检测方法，如人工巡检和简单传感器，存在效率低、成本高、易受环境影响等问题。而深度学习技术通过自动化和智能化的图像识别，实现了高效、准确的检测。特别是卷积神经网络(cnn)在图像识别领域表现出色，能够实时捕捉并分析地面图像，识别油水渍的位置和面积。此外，深度学习模型能够通过持续学习现场数据不断优化，提升检测精度和适应性。近年来，相关研究和应用实例表明，深度学习在油水渍识别中具有巨大潜力，可实现实时监控和预警，帮助维护人员迅速应对，减少事故发生。

2、然而在实际应用过程中，也存在相应的问题，例如其中的u型网络方法无法有效地识别输入图像当中的关键区域，同时，编、解码器特征融合过程中对于关键通道信息的识别能力不足。因此，在实际应用过程当中，无法精准地定位目标区域。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服上述不足，提供一种注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，解决电力现场地面油水渍识别过程中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，其特征在于：它包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，其特征在于：所述步骤一具体包括：

3.根据权利要求1所述的注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，其特征在于：所述步骤二具体包括：

4.根据权利要求1所述的注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，其特征在于：所述步骤三具体包括：

5.根据权利要求4所述的注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，其特征在于：所述步骤四具体包括：

6.根据权利要求1所述的注意力机制引导的电力...

【技术特征摘要】

1.一种注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，其特征在于：它包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，其特征在于：所述步骤一具体包括：

3.根据权利要求1所述的注意力机制引导的电力现场地面油水渍识别方法，其特征在于：所述步骤二具体包括：

4....

【专利技术属性】
技术研发人员：刘书明，刘绍新，张家治，樊晓明，赵举，李长锋，吕晓勇，雷凤玲，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：