[发明专利]一种基于自监督学习的电力线图像实时分割方法有效
| 申请号： | 202110549637.6 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113610858B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 陈梅林;闫云凤;齐冬莲 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/187;G06T7/194;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/50 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自监督学习的电力线图像实时分割方法。同批次输入电力线样本图像及电力线样本图像掩膜的集合输入到区域生长算法得单条电力线子图像及单条电力线掩膜的集合；随机提取至少一对单条电力线图像对组合，并与随机背景图片结合生成电力线随机背景融合图像和电力线随机背景掩膜的集合；进行随机不重复区域生长得图像修复区域，和图像修复区域形成分割掩膜，经图像修复算法得电力线分割图像，输入到电力线实时分割网络训练，对待测进行预测分割。本发明用较小的感受野以减少模型参数，提高模型运行速度，拼接多个尺度特征图，融合浅层的细节信息和深层的语义信息，以获得更好的分割效果；在较少数据量的情况下精度有较大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 电力线 图像 实时 分割 方法 | ||
【主权项】：
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