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申请/专利权人：深圳市森歌数据技术有限公司;江西森歌数字技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于SAM大模型的遥感图片输电线路异物检测方法，包括构造第一数据集D1和第二数据集D2；构造一输电线路异物检测网络，包括用于得到输电网络掩码二值图Iew的M1和用于得到异物掩码二值图IFO的M2，Iew和IFO用于得到输电线路上存在异物的掩码图MFO；构造M1的总损失L1；用D1训练M1、D2训练M2，并将训练好的M1和M2构成输电线路异物检测网络Mall，用于待检测的遥感图片的异物检测。本发明能更好地理解和适应输电线路的空间特征及其周围环境，从而在多种光照和天气条件下、以及复杂背景的环境中都能保持高准确度，显著提升了输电线路异物检测的性能。

主权项：1.一种基于SAM大模型的遥感图片输电线路异物检测方法，其特征在于：包括以下步骤；S1，构造第一数据集D1和第二数据集D2； ，其中，第z个样本Nz,LFz包括遥感图片Nz和Nz对应的第一标签图LFz，1≤z≤Z，Z为D1中样本总数，所述LFz包括Cclass个目标类别标注，所述目标类别包括输电线路、交叉点和背景； ，其中，第z个样本Nz,LSz包括Nz和Nz对应的第二标签图LSz，所述LSz包括C个异物类别标注；Nz尺寸为H×W×3，H为高度、W为宽度、3为通道数；S2，构造一输电线路异物检测网络，包括图像编码层、几何解码器、顶点集提取单元、拓扑解码器、分割解码器；所述图像编码层为SAM模型的图像编码器且经过预训练，用于输入遥感图片Nz，编码后输出编码特征图F0；所述几何解码器用于对F0进行4次转置卷积得到尺寸为H×W×Cclass的第4特征图F4，再对F4进行线性分类，得到F4中每个像素点的目标类别概率，其中，F4中第i行j列像素点F4i,j的目标类别概率为Ptrii,j，，、、分别为Ptrii,j中目标类别为输电线路、交叉点和背景的概率；所述顶点集提取单元基于筛选阈值t和非极大值抑制方法，根据Ptrii,j从F4中选取像素点作为顶点，构成交叉点顶点集V’；所述拓扑解码器用于输入F0和V’，对V’中每个顶点，将其作为源顶点vscr在F0上确定数个顶点作为目标顶点，并将源顶点与每个目标顶点分别构成顶点对，输出每对顶点对间边存在的概率，并对边二值化处理得到输电网络掩码二值图Iew；所述分割解码器用于输入F0，输出Nz中每个像素点的异物预测概率类别，并二值化处理得到异物掩码二值图IFO；将图像编码层与几何解码器、顶点集提取单元和拓扑解码器构成输电线路预测模型M1，图像编码层与分割解码器构成异物分割模型M2；S3，根据下式得到输电线路上存在异物的掩码图MFO； ，式中，MFOi,j、Iewi,j、IFOi,j分别为MFO、Iew、IFO第i行j列像素点的值，Iewi,j=1，表示Iew中该像素点处存在边，IFOi,j=1，表示IFO中该像素点为异物，⋀为按位与运算，若MFOi,j=1，表示MFO中该像素点处监测到输电线路上的异物；S4，构造M1的总损失L1，L1=αLew+βLis+γLedge，其中Lew为几何解码器中输电线路概率损失、Lis为几何解码器中交叉点概率损失、Ledge为拓扑解码器损失，α、β、γ分别为Lew、Lis和Ledge的权重；S5，用D1训练M1至收敛、D2训练M2至收敛，并将训练好的M1和M2构成输电线路异物检测网络Mall；S6，获取待检测的遥感图片送入Mall，输出对应的输电线路上存在异物的掩码图。

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