申请/专利权人：浙江华云信息科技有限公司

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746100A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0895;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于提示与对比学习的少样本电力系统缺陷检测方法，首先建立缺陷数据集，构建深度神经网络模型，基于提示学习与对比学习法训练所述深度神经网络模型，然后利用所述训练完成的深度神经网络模型对电力系统进行缺陷检测，针对电力系统缺陷样本少、样本难以获得的情况下，深度检测网络难以训练的问题，通过图文大模型的提示与对比学习方法，降低了缺陷检测模型的训练难度，使模型更有效地从有限的样本中学习，提升了缺陷检测器的检测精度，为电力系统中的少样本缺陷检测提供了一种高效的解决方案。

主权项：1.一种基于提示与对比学习的少样本电力系统缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立缺陷数据集，包括工业缺陷检测数据集、电力系统数据集、提示集；S2、构建深度神经网络模型，基于提示学习与对比学习法训练所述深度神经网络模型；S3、利用所述训练完成的深度神经网络模型对电力系统进行缺陷检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江华云信息科技有限公司 基于提示与对比学习的少样本电力系统缺陷检测方法

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