基于扩散模型和特征迁移的输电线路小样本异常数据生成方法及系统
申请号:CN202510775161
申请日期:2025-06-11
公开号:CN120673192A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于扩散模型和特征迁移的输电线路小样本异常数据生成方法及系统,属于异常检测技术领域,解决现有技术在输电线路异常检测中,异常样本需求量远大于实际获取的异常样本才能生成稳定、高保真的异常数据的问题。本发明包括基于数据集中的缺陷参考图像及对应的标签,构建异常缺陷库和设备主体库,其中,数据集中至少包括各类型的缺陷参考图像一张;基于数据集训练异常缺陷识别基线模型并验证得到低质量图像;对于异常缺陷库和设备主体库,使用图像比对技术与低质量图像进行比对,得到异常缺陷参考图和待生成底图;基于待生成底图生成待迁移区域蒙版;基于待生成底图和待迁移区域蒙版,使用扩散模型将低质量图像的异常区域特征迁移到待生成底图进行异常生成。本发明用于输电线路小样本异常数据生成。
技术关键词
设备主体
高维特征向量
异常数据
生成方法
标签
图像比对技术
样本
图像处理工具
搜索方法
版图
噪声图像
基线
随机噪声
图像编码器
像素
线路
图像分割
标注软件