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一种基于通道注意力机制的双目立体匹配本发明提出了一种基于通道注意力机制的的电力文本数据和通过作业人员携带的双目摄型对变电站电力知识图谱中的带电图像视频进最后根据双目测距流程计算得到深度距离实现2S1：依托已有的电力文本数据和通过作业人员注意模块依托变电站电力知识图谱中的视频图像数据集，利用视差优化模块利用得到的注意力特征图，继续使用二维卷积块进行计根据输入的电力文本数据和变电站图像视频数据进行自然语言忆网络算法进行实体关系的自动化抽取，并利用k_means聚类算法将同一含义的实体进行对变电站图像视频数据进行标签化，将实体与关系型数据库中的变电2.根据权利要求1所述的一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测方法，其特征3.根据权利要求2所述的一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测方法，其特征4.根据权利要求2所述的一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测方法，其特征35.根据权利要求2所述的一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测方法，其特征6.根据权利要求1所述的一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测方法，其特征7.一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测装置，使用权利要求1_6任一项所述所述变电站电力知识图谱模块根据电力文本数据、变双目立体匹配模块内置基于注意力机制的实时双目立体匹配模型，双所述近电安全距离计算模块基于得到的高质量视差图，恢复出变电站所述告警模块将近电安全距离计算模块计算结4[0002]随着计算机视觉双目立体匹配技术的发展，该技术逐步[0003]针对变电业务场景数据类型复杂、数据量繁多和传统数据库方案难以适用的问[0005]本发明公开了一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测方法，包括如下步意力机制的实时双目立体匹配模型包括注意模块和视5算法进行实体关系的自动化抽取，并利用k_means聚类算法将同一含义的实体进行合并实6模块利用注意力机制对变电站电力知识图谱中的带电图像视频进行双[0040]如图1所示，本发明实施例公开了一种基于通道注意力机制的双目立体匹配检测7算法进行实体关系的自动化抽取，并利用k_means聚类算法将同一含义的实体进行合并实完整的变电站电力知识图谱。变电站电力知识图谱如图4所示，圆圈表示变电站知识点实8利用通道注意力和空间注意力模块增强图像的特征，并使用5个残差模块提取图像帧的特再通过残差块得到的预测结果与粗粒度视差预测相结合，最终得到高分辨率特征视差图，模块利用注意力机制对变电站电力知识图谱中的带电图像视频进行双9

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