基于广义指代表达分割的缺陷检测和行为识别方法研究

胡方舟; 宋睿; 张屹; 张桉恺; 常政威; 刘超

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.05.04

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基于广义指代表达分割的缺陷检测和行为识别方法研究

更新时间：2026-09-26

- 基于广义指代表达分割的缺陷检测和行为识别方法研究
- Vol. 24, Issue 5, Pages: 32-39(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国电力科学研究院有限公司
  2. 国网四川省电力公司电力科学研究院
  3. 新型电力系统安全与运行四川省重点实验室
  4. 国家电网有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.05.04
  CLC： TM73;TP391.41
- Published：2026
- 稿件说明：
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胡方舟, 宋睿, 张屹, et al. 基于广义指代表达分割的缺陷检测和行为识别方法研究[J]. 2026, 24(5): 32-39.
DOI：

胡方舟, 宋睿, 张屹, et al. 基于广义指代表达分割的缺陷检测和行为识别方法研究[J]. 2026, 24(5): 32-39. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.05.04.

摘要

在电力视觉领域，现有的基于深度学习的缺陷检测方法通常采用单一的图像模态作为输入，在复杂缺陷类型上精度较差。且已有的基于图文融合的缺陷检测方法大都针对某一或某几类特定的缺陷类型，无法有效推广。文章提出一种基于广义指代表达分割的缺陷检测问题建模方法，通过构建本体库、业务知识库以及两者间的映射关系形成一套完整的缺陷检测数据集构建流程，并通过基于关系建模的图文融合模型在标注的数据集上验证了该方法的可行性。实验表明，广义指代表达分割框架下，训练的图文融合模型针对梯上作业场景中的4类典型目标识别的平均精确率和召回率均为80%，明显优于目标检测框架下训练的视觉模型，且文章提出的方法在细粒度检测、可解释性等方面也具有显著优势。

Abstract

关键词

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