发明专利已授权

基于多判别器复合编码GAN网络的绝缘子异常检测方法

📄 申请号：CN202311261240.2 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2023-09-27

公开号

CN117315354B

公开日

2024-04-02

申请人

南京航空航天大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_774 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

绝缘子人工智能算法图像识别异常检测绝缘子

应用场景

电力设备检测, 输电线路巡检, 智能电网, 工业视觉检测

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摘要

本申请公开了一种基于多判别器复合编码GAN网络的绝缘子异常检测方法，涉及供电技术领域，该方法基于无监督学习方法实现，通过构建并训练多判别器复合编码GAN网络得到图像重构模型，利用图像重构模型来基于重构正常图像，然后分析重构前后图像之间的差异实现绝缘子异常检测。该方法利用图像处理技术实现对绝缘子异常的自动化检测，构建的多判别器复合编码GAN网络采用VIT编码器和CNN编码器结合的复合编码结构，然后利用多个判别器进行多方面的判别训练，使得训练得到的图像重构模型能够更全面的提取绝缘子特征，输出更准确的重建图像，从而有更准确的异常检测结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种绝缘子中继式无线供电系统及其线圈参数优化方法

当前第 / 件

一种基于改进MS-PReNet和GAM-YOLOv7的雨天绝缘子缺陷检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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