基于强化学习和Transformer的电力缺陷检测方法
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基于强化学习和Transformer的电力缺陷检测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于强化学习和Transformer的电力缺陷识别方法,其步骤包括:1无人机航拍采集原始数据集,并通过深度卷积生成对抗网络增广数据集合;2使用强化学习模块提取图像特征搜索出前景区域;3通过Transformer模块对背景区域特征向量压缩并进一步进行特征提取,并最终经过全连接层获得最终预测结果。本发明利用深度学习实现了对电力缺陷区域的检测,从而减少了人力成本,且不受天气、背景等外部因素的影响,并提高了检测效率和检测精度。
本发明公开了一种基于强化学习和Transformer的电力缺陷识别方法,其步骤包括:1无人机航拍采集原始数据集,并通过深度卷积生成对抗网络增广数据集合;2使用强化学习模块提取图像特征搜索出前景区域;3通过Transformer模块对背景区域特征向量压缩并进一步进行特征提取,并最终经过全连接层获得最终预测结果。本发明利用深度学习实现了对电力缺陷区域的检测,从而减少了人力成本,且不受天气、背景等外部因素的影响,并提高了检测效率和检测精度。
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标签:化学分析
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