【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力检测领域，特别涉及一种变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法。
技术介绍
1、电力系统是国家重要基础设施，变电站作为电力系统关键组成部分，在电力系统的电能转换与分配、电能质量维护、故障隔离和恢复方面扮演着至关重要的角色。因此，电网非常重视变电站的维护和管理，变电站巡视工作也成为电力企业重要的工作之一。由于人工智能技术快速发展，变电站的巡视工作已引入人工智能技术开展设备、设施和周边环境的监测，以确保电力系统的正常运行和安全性。然而，这些巡视方法存在一系列问题和局限，主要包括：
2、(1)监视覆盖范围有限：难以实现目标设备和人员的全天候、全方位监测，难以对多个小目标进行有效的跟踪。
3、(2)识别误报率高：由于巡视目标分辨率低、范围大、出现频繁等原因，易导致高误报率。
4、(3)实时性低：传统巡视方法大多集中于解决周期性巡视问题，通常巡视的时间间隔较长，难以提供实时监测和警报。
技术实现思路
1、针对现有技术监视覆盖范围有限、识别误报率高、实...
【技术保护点】
1.一种变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，所述潜在的小目标包括设备状态异常、设备故障、异常行为或未经授权的人员。
3.根据权利要求1所述的变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，步骤1的具体过程为：
4.根据权利要求3所述的变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，所述构建基于卷积神经网络的目标检测模型包括：
5.根据权利要求3所述的变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，步骤1.2中，对...
【技术特征摘要】
1.一种变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，所述潜在的小目标包括设备状态异常、设备故障、异常行为或未经授权的人员。
3.根据权利要求1所述的变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，步骤1的具体过程为：
4.根据权利要求3所述的变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，所述构建基于卷积神经网络的目标检测模型包括：
5.根据权利要求3所述的变电巡视场景小目标检测及轨迹预测方法，其特征在于，步骤1.2中，对于先验值与真实值两个样本的高斯分布n1和n2，广义香农散度定...
【专利技术属性】
技术研发人员：王劭鹤，韩睿，李文博，冯宝，钱平，戴哲仁，钱少锋，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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