一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法、系统、设备及介质，属于目标检测和语义分析技术领域，包括：提取目标图片图像特征，通过区域生成网络确定目标检测所需候选框，并统一候选框尺寸；提取目标图片类别语义特征，生成类别语义特征向量；根据候选框，通过多层感知机制生成聚类特征向量；基于聚类特征向量，计算类去相关损失；计算语义聚类损失；根据候选框，通过多层感知机制得到目标检测结果，并计算分类损失与回归损失。本发明专利技术在复杂电网环境中可精准检测安全防护装备佩戴状态与异常设备，通过语义特征约束和特征空间重构有效解决传统检测模型对未知类样本误判漏检问题，提升了电力巡检、高空作业等场景下的智能安全监管效能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测和语义分析，具体涉及一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、随着智能电网建设的快速发展，电力作业场景(如变电站巡检、高空作业、带电操作等)的安全监管需求日益增长。在复杂电网环境中，目标检测任务需同时应对已知目标物体(如安全帽、绝缘手套、护目镜等安全防护装备)的精准识别和动态出现的未知风险目标(如线路异物、设备放电火花、高空抛物)的有效区分。

2、然而，传统的目标检测方法仍存在以下关键缺陷：(1)泛化能力不足：

3、电力场景环境复杂，非作业目标干扰显著，现有传统端到端目标检测模型高度依赖训练数据堆砌，语义特征空间依赖训练数据分布，覆盖不全且对数据分布敏感，当环境干扰或未知风险目标发生时，特征分布偏移将导致检测性能显著降低；(2)语义关联与聚类鲁棒性差：电力场景中存在目标主体较小、多目标同时存在、部分遮挡等常见特征，直接导致常规检测算法中特征空间分布模糊、类别语义关联薄弱等问题，进而产生误检漏检现象，致使安全预警系统失效。尽管已有研究尝试引入零样本学习或对比学习机制提升模型泛化本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，提取目标图片的图像特征，包括：

3.如权利要求2所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，提取所述目标图片的类别语义特征，包括：

4.如权利要求3所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，确定目标检测所需的候选框，包括：

5.如权利要求4所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，计算语义聚类损失，包括：

6.如权利要求5所述的...

【技术特征摘要】

1.一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，提取目标图片的图像特征，包括：

3.如权利要求2所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，提取所述目标图片的类别语义特征，包括：

4.如权利要求3所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，确定目标检测所需的候选框，包括：

5.如权利要求4所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，计算语义聚类损失，包括：

6.如权利要求5所述的一种基于语义聚类的电力作业安监目标检测方法，其特征在于，计算类去相关损失，包括：

7.如权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟令雯，钟晶亮，班国邦，朱新山，罗莎莎，席光辉，余思伍，辛明勇，蒋理，张俊玮，贺迪，马金通，郭思琪，刘建刚，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：