基于改进MobileNetV4的电力设备图像单应性估计方法及系统
申请号:CN202510951105
申请日期:2025-07-10
公开号:CN120765707A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于改进MobileNetV4的电力设备图像单应性估计方法及系统,包括:获取电力设备的可见光图像和红外图像;对可见光图像和红外图像分别进行浅层特征提取,获得第一可见光特征图和第一红外特征图,并将二者进行通道级联,得到原始特征图;构建改进的MobileNetV4模型并进行模型训练,采用L1范数剪枝算法对训练好的改进的MobileNetV4模型进行剪枝,得到剪枝后的MobileNetV4模型;将原始特征图输入剪枝后的MobileNetV4模型中,估计出单应性矩阵。本发明能够解决红外图像与可见光图像场景下的单应性估计问题,提高了精度且降低了模型规模。
技术关键词
浅层特征提取
可见光图像
电力设备
注意力
估计方法
通道
级联
可读存储介质
多模态
特征提取模块
多层感知机
处理器
输出特征
网络结构
矩阵
算法
描述符