一种基于电力边缘侧部署的图像去雾识别大模型的图像处理方法和系统、人工智能芯片

本公开涉及图像处理及人工智能技术领域，具体涉及一种基于电力边缘侧部署的图像去雾识别大模型的图像处理方法和系统、人工智能芯片，所述方法包括：获取电力线路组件RGB图像并转换至HSV，根据预设HSV阈值生成天空二值掩膜；利用掩膜修正暗通道图像后提取全局大气光值，计算初始透射率图，经导向滤波及对天空区域进行透射率下限保护后，对RGB图像进行去雾复原得到无雾图像；将无雾图像输入图像去雾识别大模型进行多层次特征提取，利用空间注意力机制对最高层级特征图进行自适应加权，基于加权特征图输出缺陷识别结果。本公开能有效抑制雾天环境下电力巡检图像的纹理退化现象，降低缺陷漏检率，并优化边缘设备大模型部署的运行功耗。