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本发明提供一种基于目标检测和细粒度识别的故障分类可视化方法,采用两阶段方法,首先通过目标检测定位到故障的位置,并保存坐标信息,此为第一阶段。当使用细粒度算法训练出模型后,利用第一阶段的坐标信息以及训练模型,就可以标注出发生故障所在的位置以及是否有故障,也即对分类后的结果进行了可视化操作,达到和目标识别一样的效果。该方法的可视化操作即为在图片中显式的标注出故障位置和所属类别。该分类方法在细粒度识别阶段使用的是弱监督方法,高效快捷,适用范围广,算力消耗低,与现阶段的单一目标检测方法和单一的细粒度识别
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114638989 A
(43)申请公布日 2022.06.17
(21)申请号 202210259649.X
(22)申请日 2022.03.16
(71)申请人 东南大学
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