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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局
摘要：本发明公开了一种绝缘子表面污秽等级分类及模型训练方法、装置和设备。该模型训练方法包括：采集绝缘子表面污秽影像，并对绝缘子表面污秽影像进行标注，得到绝缘子表面污秽等级数据集；将绝缘子表面污秽等级数据集划分为绝缘子表面污秽等级分类模型的训练集和测试集；构建耦合注意力机制的二维卷积U‑Net深度学习模型2DUNet‑CA作为初始绝缘子表面污秽等级分类模型，并使用训练集对初始绝缘子表面污秽等级分类模型进行模型训练；基于测试集对初始绝缘子表面污秽等级分类模型测试，当测试通过时得到目标绝缘子表面污秽等级分类模型。通过构建耦合注意力机制的二维卷积U‑Net深度学习模型2DUNet‑CA，实现了高效的污秽等级分类。
主权项：1.一种绝缘子表面污秽等级分类模型的训练方法，其特征在于，包括：采集绝缘子表面污秽影像，并对所述绝缘子表面污秽影像进行标注，得到绝缘子表面污秽等级数据集；将所述绝缘子表面污秽等级数据集划分为初始绝缘子表面污秽等级分类模型的训练集和测试集；构建耦合注意力机制的二维卷积U-Net深度学习模型2DUNet-CA作为初始绝缘子表面污秽等级分类模型，并使用训练集对所述初始绝缘子表面污秽等级分类模型进行模型训练；其中，所述初始绝缘子表面污秽等级分类模型，包括：卷积层、激活函数、上采样层、注意力机制层、最大池化层；基于所述测试集对所述初始绝缘子表面污秽等级分类模型测试，当测试通过时得到目标绝缘子表面污秽等级分类模型。
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