【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别，具体涉及一种基于gcn的巡视图像异物识别方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
1、变电站是电力系统的重要节点，变电站的运行状态对电网稳定运行的影响日益增大。通常变电站的位置在市郊，易出现风飘物、树木和鸟类活动。鸟巢、塑料袋、树木等异物的入侵会危急变电站的正常运行，需要及时识别并加以排查。
2、目前，异物识别主要是利用卷积神经网络对巡视影像进行异物提取和加工，存在识别种类单一、准确率低和识别速度慢的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述不足，本专利技术提供一种基于gcn的巡视图像异物识别方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种基于gcn的巡视图像异物识别方法，包括：
3、获取无人机的巡视视频，所述巡视视频包含巡视对象；
4、利用目标识别算法从所述巡视视频中识别巡视对象，并计算出巡视对象与预存的标准图片的相似度；
5、若所述相似度未达到设定的相似度阈值，则向无人...
【技术保护点】
1.一种基于GCN的巡视图像异物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用目标识别算法从所述巡视视频中识别巡视对象，并计算识别出的巡视对象与巡视对象的标准图片的相似度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述相似度未达到设定的相似度阈值，则向无人机发送悬停位置和悬停时间，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述GCN模型包括：
5.一种基于GCN的巡视图像异物识别系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述相似计算模块
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【技术特征摘要】
1.一种基于gcn的巡视图像异物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用目标识别算法从所述巡视视频中识别巡视对象，并计算识别出的巡视对象与巡视对象的标准图片的相似度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述相似度未达到设定的相似度阈值，则向无人机发送悬停位置和悬停时间，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述gcn模型包括：
5.一种基于gcn的巡视图像异物识别系统，其特征在于，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘帅，刘故帅，孙磊，巩方伟，李垚，杨增健，王磊磊，崔川，谢同平，白梓永，魏文震，郑春旭，张扬，罗兵，张晶，罗光凯，成晓俊，吕越群，孙帝，王泽龙，阚星宸，毛玉旭，吕健，陈帅，常达，宋元伟，董彦辰，阎学雨，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司淄博供电公司，
类型：发明
国别省市：
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