一種基于半監(jiān)督學習的電力設(shè)備缺陷檢測方法及設(shè)備

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210146676.6 申請日 -
公開（公告）號 CN114693597A 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN114693597A 申請公布日 2022-07-01
分類號 G06T7/00（2017.01）I;G06V10/762（2022.01）I;G06V10/77（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 倪宏宇;宋金根;周輝;姚建立;黃蘇;林祖榮;顏文旭;儲杰 申請（專利權(quán)）人 江南大學
代理機構(gòu) 杭州華鼎知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 -
地址 312000浙江省紹興市勝利東路58號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于半監(jiān)督學習的電力設(shè)備缺陷檢測方法及設(shè)備，獲取電力設(shè)備的高維圖像后，執(zhí)行如下步驟：S1：基于拉普拉斯特征值映射的圖像降維算法對高維圖像進行降維操作，把降維后的數(shù)據(jù)作為輸入樣本；S2：根據(jù)輸入樣本的類標簽，基于最優(yōu)反向預測算法來設(shè)定目標函數(shù)；S3：特征空間最優(yōu)分解，以得到半監(jiān)督笛卡爾K均值模型；S4：采用拉普拉斯正則化的最優(yōu)反向預測算法構(gòu)建半監(jiān)督的量化模型；S5：半監(jiān)督的量化模型的優(yōu)化；S6：基于圖像的缺陷檢測系統(tǒng)根據(jù)優(yōu)化半監(jiān)督的量化模型。本發(fā)明將標記數(shù)據(jù)集成到量化步驟中，以提供標簽信息，減少數(shù)據(jù)重建誤差，并給出了優(yōu)化半監(jiān)督笛卡爾k均值的算法，使函數(shù)能夠得到最小值。