摘要
本发明公开了一种基于输电通道异物的识别方法及装置,属于输电通道异物入侵技术领域,识别方法包括:获取输电通道的场景图像;采用预训练的YOLOv7‑seg图像分割模型对场景图像进行异物分割,得到各异物区域图像;采用微调且预训练的ConvNeXt模型对各异物区域图像进行特征提取;将特征提取结果与标准特征数据库进行比较匹配获取异物类别;其中,ConvNeXt模型的微调包括将其最后的分类层替换为全连接层,标准特征数据库由微调且预训练的ConvNeXt模型的生成。本发明通过微调和训练的ConvNeXt模型进行特征提取和生成标准特征数据库,然后通过比较匹配得到识别结果,能够有效提高识别精度和鲁棒性。