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申请/专利权人：国网山东省电力公司莱芜供电公司;国家电网有限公司

摘要：本发明属于缺失图像智能分析技术领域，具体涉及一种输电线路螺栓销针缺失生成方法及系统，包括：获取输电线路螺栓原始图像和螺栓稍针定位掩膜；对所获取的原始图像和定位掩膜进行图像并运算，得到待处理图像；根据所得到的待处理图像和预设的缺失生成模型，进行待处理图像的缺失生成，完成输电线路螺栓稍针缺失的生成；其中，在缺失生成的过程中，预设的缺失生成模型对待处理图像依次进行正向加噪和反向去噪，以完成对待处理图像的缺失生成。

主权项：1.一种输电线路螺栓销针缺失生成方法，其特征在于，包括：获取输电线路螺栓原始图像和螺栓稍针定位掩膜；对所获取的原始图像和定位掩膜进行图像并运算，得到待处理图像；根据所得到的待处理图像和预设的缺失生成模型，进行待处理图像的缺失生成，完成输电线路螺栓稍针缺失的生成；其中，在缺失生成的过程中，预设的缺失生成模型对待处理图像依次进行正向加噪和反向去噪，以完成对待处理图像的缺失生成；所述缺失生成模型，具体为：搭建噪声概率扩散模型，进行网络模型训练，利用所获取到的训练数据集行模型训练，该模型通过对原始图像加噪过程将图像转化到高斯分布中，并利用去噪过程将其重新投射到图像空间，实现对图像的生成过程；所述噪声概率扩散模型，基本过程具体为：建噪声概率扩散模型前向加噪过程：给定数据分布x0～qx0,定义前向加噪过程q，随着时间t加入方差为βt的高斯噪声，以产生噪声图像x1到噪声图像xT，其具体形式如下： 构建噪声概率扩散模型逆向去噪过程：在给予充分大的时间T和方差βt的情况下，噪声图像xt近似为独立的高斯分布；已知逆向分布qxt-1|xt，从高斯分布中采样xt，执行逆行过程获得无噪声图像qx0的采样；采用神经网络p估计qxt-1|xt该过程，具体为：q和p的结合为一种变分自编码器，其变分下界为：Lvlb：＝L0+L1+...+LT-1+LTL0：＝-logpθx0|x1Lt-1：＝DKLqxt-1|xt，x0||pθxt-1|xtLT：＝DKLqxT|x0||pxT通过使用q和p之间不同阶段的交叉熵，完成对p的训练；使用待处理图像作为噪声概率扩散模型的条件先验，完成对网络模型训练。

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