一种基于结构化状态空间模型的电力设备风险辨识检测方法及系统

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一种基于结构化状态空间模型的电力设备风险辨识检测方法及系统
申请号:CN202510616223
申请日期:2025-05-14
公开号:CN120543990A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于结构化状态空间模型的电力设备风险辨识检测方法及系统,涉及风险识别技术领域。包括:获取电力设备图像;将电力设备图像分割为多个图像块;将分割后的图像块输入PDBlock模块;将输入特征图按多方向扫描生成多组一维序列,将每组序列进行特征交叉融合,再重组为二维特征图;从骨架网络提取不同尺度的特征,通过多尺度特征融合网络将低尺度特征与相邻高尺度特征连接,利用PDBlock模块二次提取融合特征,优化检测框精度;基于上述过程进行训练,在训练阶段设定训练参数进行多轮训练;在推理阶段输入实时采集的电力设备图像,输出风险类别、位置及置信度信息。本发明提升了模型对小目标的检测能力。
技术关键词
辨识检测方法 状态空间模型 电力设备 图像块 电力运维系统 辨识模块 风险识别技术 特征融合网络 融合特征 输出模块 序列特征 阶段 图像分割 参数 上采样