一种用于智能巡检的异常物体检测方法和系统

    公开(公告)号:CN116342496A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310183224.X

    申请日:2023-02-24

    摘要: 本发明提出了一种用于智能巡检的异常物体检测方法和系统,该方法包括获取同一场景下不同时间的图像对,并标注出图像对中的差异区域;构建数字孪生异常检测模型,利用标注后的图像训练数字孪生异常检测模型;通过误差反向传播调整数字孪生异常检测模型的权重;通过调整数字孪生异常检测模型使输入网络的图像对处在相同的视角下;然后利用调整后的数字孪生异常检测模型标记出图像对的最终差异区域,以及在标记出图像对的最终差异区域之后对输出的二值图进行形态学图像处理以减少检测模型的误报。基该方法,还提出了一种用于智能巡检的异常物体检测系统。本发明可解决智能巡检场景中依赖大量训练样本的问题,可应用于不限类别的异常物体检测。