一种基于半监督学习的接触网吊弦缺陷检测方法

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一种基于半监督学习的接触网吊弦缺陷检测方法
申请号:CN202511493382
申请日期:2025-10-20
公开号:CN120953293A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于半监督学习的接触网吊弦缺陷检测方法,包括:收集已标注缺陷的第一接触网吊弦图像,以及未标注缺陷的第二接触网吊弦图像;通过图像预处理得到处理后的图像;构建无偏教师的半监督学习模型,使用处理后的第一接触网吊弦图像进行模型训练,得到初始模型;将处理后的第二接触网吊弦图像输入至初始模型,得到软标签数据;使用伪标签数据计算监督损失,使用软标签数据计算无监督损失,从而得到训练好的半监督学习模型;利用训练好的半监督学习模型对待检测的接触网吊弦图像进行缺陷检测,得到检测结果。本发明能够解决现有技术标注成本高、可靠性和检测精度较低的问题。
技术关键词
接触网吊弦 半监督学习 监督学习模型 标签传播算法 图像 移动平均算法 教师 无监督 矩阵 数据 置信度阈值 特征金字塔网络 注意力机制 学生 参数 高斯核函数 样本 指数