【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉，尤其涉及一种电网异物实时安全监测方法及装置。
技术介绍
1、随着我国电网建设的迅速发展，输电线路规模增大，设备量也相应的增多，给电网的安全运行带来了新的挑战，急需新型、高效以及智能的管理手段。而输电线异物检测作为电网智能巡检系统中的重要环节，对电力系统安全可靠运行有着重要意义。目前高压架空输电线多为裸导线，通过空气绝缘。因此，风筝，气球和大棚薄膜等悬挂异物极易引发相地或相间短路，造成区域大面积停电，进而导致停运事故，并且吊车、烟雾等也易引发安全事故。传统的电力巡检业务依靠人工巡视，需要攀爬杆塔，存在作业难度大、风险高、效率低、实时性较差等诸多问题。
2、近年来，无人机技术和图像识别技术取得长足发展，给电力线路巡检带来了新的工具和思路，依靠图像识别技术可以大大提高巡检效率，也是目前一个热门的研究方向。深度学习目前在语音、图像、文字等领域有较为广泛的使用，并且在工业应用中取得了巨大效益。在目标检测领域，yolo系列算法发展迅速，它的检测精确度不断提升，但其网络结构越发复杂，层级逐渐加深，参数量越来越多。
3、在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电网异物实时安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电网异物实时安全监测方法，其特征在于，所述预处理包括对图片数据进行旋转、镜像、裁剪、平移，加入噪声、改变亮度、马赛克增强。
3.根据权利要求1所述的一种电网异物实时安全监测方法，其特征在于，所述神经网络SCA-YOLOv5模型包含骨干部分、颈部部分和检测头，骨干网络的结果传输给颈部网络，计算后再经过检测头输出检测结果数据，骨干部分和颈部部分由多个Distilled-C3模块堆叠组成。
4.根据权利要求1所述的一种电网异物实时安全监测方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种电网异物实时安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电网异物实时安全监测方法，其特征在于，所述预处理包括对图片数据进行旋转、镜像、裁剪、平移，加入噪声、改变亮度、马赛克增强。
3.根据权利要求1所述的一种电网异物实时安全监测方法，其特征在于，所述神经网络sca-yolov5模型包含骨干部分、颈部部分和检测头，骨干网络的结果传输给颈部网络，计算后再经过检测头输出检测结果数据，骨干部分和颈部部分由多个distilled-c3模块堆叠组成。
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