【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统图像识别的,更具体地说,本专利技术涉及输电线路图像识别方法。
技术介绍
1、随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络算法的应用,图像识别的准确率和效率得到了显著提高,为输电线路图像识别技术的发展提供了新的思路和方法。但传统的输电线路图像识别方法通常采用基于特征工程的传统机器学习算法,这些方法往往需要手动设计特征,并且对图像质量、光照条件要求较高,识别准确率和实时性较低。
2、现有技术的不足:有限的人力资源和维护输电线路无法覆盖所有需要维护的输电线路,导致线路维护周期延长、维修响应时间增加,以及无法及时处理紧急情况,维护工作受阻;在维护资源有限的情况下,通常会采取优先排序的策略,优先处理风险更高的线路,导致次要或偏远地区的输电线路被忽视,增加了在这些地区发生故障的风险;有限的维护资源意味着无法进行充分和彻底的维护,维护质量下降,导致线路输电线路的寿命缩短、故障率增加,以及未来维护成本的上升,无法及时响应故障或灾难可能会导致停电事件的持续时间延长,影响用户的生活和工作。
3、因此,针对这些不足
...【技术保护点】
1.输电线路图像识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的输电线路图像识别方法,其特征在于:所述环境条件数据包括温度影响系数,所述输电线路健康指标数据包括输电线路老化系数和负载系数。
3.如权利要求1所述的输电线路图像识别方法,其特征在于:所述筛选出预设可维护线路数量的方法如下:
4.如权利要求1所述的输电线路图像识别方法,其特征在于:所述判断维护等级的具体方法如下:基于维护紧迫度系数对各个输电线路进行维护等级的判断,根据维护等级发出预警和维护。
5.如权利要求1所述的输电线路图像识别方法,其特征在于:
...【技术特征摘要】
1.输电线路图像识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的输电线路图像识别方法,其特征在于:所述环境条件数据包括温度影响系数,所述输电线路健康指标数据包括输电线路老化系数和负载系数。
3.如权利要求1所述的输电线路图像识别方法,其特征在于:所述筛选出预设可维护线路数量的方法如下:
4.如权利要求1所述的输电线路图像识别方法,其特征在于:所述判断维护等级的具体方法如下:基于维护紧迫度系数对各个输电线路进行维护等级的判断,根据维护等级发出预警和维护。
5.如权利要求1所述的输电线路图像识别方法,其...
【专利技术属性】
技术研发人员:王俊,董夏磊,马永,张靖,周明,张子健,赵煜阳,路宇,查伟伟,郭洋,许冬,张迪,凡远柱,杨维超,童杨,
申请(专利权)人:国网安徽省电力有限公司信息通信分公司,
类型:发明
国别省市:
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