半监督学习模型的变电设备安装工艺智能检验方法及系统
申请号:CN202411030432
申请日期:2024-07-30
公开号:CN119048800A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了半监督学习模型的变电设备安装工艺智能检验方法及系统,涉及工艺智能检验方法技术领域,包括:收集变电设备的安装图像数据,进行标注预处理;基于标注的数据进行初始Faster R‑CNN模型训练作为教师模型;使用教师模型对无标注数据进行目标检测,生成伪标签训练学生模型;将训练好的学生模型部署到变电设备安装工艺的智能检验系统中。本技术使用目标检测模型实现根据变电设备的图像对变电设备安装进行检测,实现变电设备安装工艺的核验。本发明分为目标检测模型的选择以及基于半监督模型训练两部分。目标检测模型可以从输入的变电设备图片中提取出设备关键部件的位置和类别。
技术关键词
变电设备
检验方法
智能检验系统
教师
半监督学习模型
标签
多尺度特征金字塔
学生
区域建议网络
模型训练模块
表达式
数据处理模块
期望最大化算法
GMM算法
样本
绝缘端子