本发明公开了一种基于强化学习和Transformer的电力缺陷识别方法，其步骤包括：1无人机航拍采集原始数据集，并通过深度卷积生成对抗网络增广数据集合；2使用强化学习模块提取图像特征搜索出前景区域；3通过Transformer模块对背景区域特征向量压缩并进一步进行特征提取，并最终经过全连接层获得最终预测结果。本发明利用深度学习实现了对电力缺陷区域的检测，从而减少了人力成本，且不受天气、背景等外部因素的影响，并提高了检测效率和检测精度。
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“基于强化学习和Transformer的电力缺陷检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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