【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于输电线路安全人工智能监测，具体涉及一种基于人工智能的输电线路覆冰检测方法。
技术介绍
1、输电线路覆冰是一种常见的自然灾害，特别是在冬季或寒冷地区，覆冰会对输电线路造成严重威胁，包括导致电线断裂、塔架倒塌以及输电效率降低等问题。因此，准确、及时地检测输电线路上的覆冰情况，成为了保障电力系统稳定运行的关键技术挑战。在技术发展的早期阶段，输电线路覆冰的检测主要依赖于地面巡检和定期维护，这种方法不仅耗时耗力，而且难以做到实时监控和全面覆盖。随着无人机和卫星遥感技术的应用，虽然提高了检测的效率和范围，但在图像数据处理和覆冰识别的准确性上仍存在较大的挑战。特别是在复杂的自然环境下，如何从大量的图像数据中准确识别出覆冰情况，以及如何评估覆冰的程度，成为了技术发展的瓶颈。
2、传统的图像处理和模式识别方法在处理这一问题时，通常面临着数据量大、特征提取难度高、模型泛化能力弱等问题。这些方法往往依赖于手工提取的特征，如颜色、纹理和形状等，但这些特征在复杂的自然环境中很难准确描述覆冰的状态，导致检测结果的准确性不高。此外，传统方法...
【技术保护点】
1.基于人工智能的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的输电线路覆冰检测方法，其特征在于：所述Step1中图像数据包括输电线路的日常监控图像、由无人机拍摄的高清图像以及地面巡检人员拍摄的图像。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的输电线路覆冰检测方法，其特征在于：所述Step2中基于镜面对称映射的生成对抗网络的训练流程包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的输电线路覆冰检测方法，其特征在于：所述Step3中涡动优化神经网络算法的训练流程包括以下步骤：
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【技术特征摘要】
1.基于人工智能的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的输电线路覆冰检测方法，其特征在于：所述step1中图像数据包括输电线路的日常监控图像、由无人机拍摄的高清图像以及地面巡检人员拍摄的图像。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的输电线路覆冰检测方法，其特征在于：所述step2中基于镜面对称映射的生成对抗网络的训练流程包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的输电线路覆冰检测方法，其特征在于：所述step3中涡动优化神经网络算法的训练流程包括以...
【专利技术属性】
技术研发人员：董海波，杨薇，刘士诚，刘云昊，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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