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文档简介
本发明涉及一种基于U-net分割的复合绝缘复合绝缘子红外图像分割模型，得到二值化图2步骤S1：采集复合绝缘子红外图像并进行预处理，步骤S5：基于不同复合绝缘子缺陷类型的发热特征，通所述复合绝缘子红外图像分割模型包括编码函数选取二值交叉熵损失，U-net算法中迭代一次，生成预测二值图与标签文件对比得出2.根据权利要求1所述的基于U-net分3.根据权利要求1所述的基于U-net分割的复述图像预处理采用Labelme对红外图像中复合绝缘子轮廓进行多边形勾勒，并命名4.根据权利要求1所述的基于U-net分割的复合绝35.根据权利要求4所述的基于U-net分割的复6.根据权利要求1所述的基于U-net分割4[0001]本发明涉及高压复合绝缘子缺陷检测领域，具体涉及一种基于U-net分割的复合目前的检测缺陷手段仅为将红外图片一张张导入热像仪的分析软件中人为画线的方式获[0003]有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于U-net分割的复合绝缘子缺陷诊断方[0015]进一步的，所述图像预处理采用Labelme对红外图像中复合绝缘子轮廓进行多边5同的3×3卷积核，步长大小为1；在激活函数之前进行批标准化，每个卷积层的最后使用6[0036]步骤S1:运用无人机搭载红外热像仪在110kV及以上输电线路上对复合绝缘子进该文件里保存着二值标签图作为网络模型训练Block中输出的同维度特征层进行逐通道相加的特征融合，分辨率逐步提升至原始输入尺step_size=1等间隔的方式调整学习率，调整倍数gamma=0.92，Batchsize=4，迭代次数与标签文件对比得出loss值，随着迭代次数增加，各层网络权值和偏置参数使得损失值往7[0053]芯棒酥朽：该类缺陷发热点位置多接近于复合绝缘子高压侧，范围跨越多片伞8
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