面向轨道交通工程视频图像的时序自监督学习方法和系统

本发明公开了一种面向轨道交通工程视频图像的时序自监督学习方法和系统，方法包括：采集城市轨道交通工程建设视频，并对视频进行分段生成分割掩码来构建自监督预训练数据集；选取经过预训练的模型并初始化；对所输入的视频进行动态帧率采样处理；并对每一视频帧通过随机遮挡处理生成对应的二值掩码图像；将处理后的视频在进行多尺度下采样后，输入至由编码‑解码网络，完成时空特征编码及重建视频与预测掩码的生成；通过计算重建视频与真实视频的重建损失、基于傅里叶域低频与高频特征一致性的动态频率损失以及预测掩码与真实掩码的分割损失，构成损失函数。解决了时序建模适应性不足和多尺度目标适应性不足的问题。