【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种电力线路缺陷图片分类处理，尤其涉及一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法。
技术介绍
1、电力线路的发展促进了工业革命的兴起和发展，通过电力线路，电能可以从发电厂迅速传输到工厂和家庭，取代了原本依赖于燃煤或其他传统能源的机械动力，这种转变推动了生产力的提升以及制造业的现代化进程，在现有的电力线路缺陷检测中，使用最广泛的技术是红外热像技术，这种技术能够非接触式地快速检测电力设备的热异常，对设备的热量分布进行分析，从而发现潜在的故障或问题。
2、但不同类型的电力线路缺陷会导致不同的故障和安全隐患，因此需要采用不同的处理方法来解决，只有针对各种可能的故障因素进行分析，才能有效地预防和处理各种电力系统故障。但现有技术在对电力线路缺陷进行分类和处理上仍然存在一些缺点和挑战，例如需要较长时间来确定电力线路缺陷类型，延误了对故障的响应和处理。因此，及时发现并准确分类电力线路的缺陷，能够预防潜在的故障和事故发生，保障电网的稳定运行，避免因线路缺陷引发的停电或其他安全问题。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，所述电力线路数据集的具体获取方法如下：
3.如权利要求2所述一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络构建的初始化电力线路缺陷识别模型，具体为:
4.如权利要求3所述一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，所述采集电力线路图片通过无人机装置获取，具体为：
5.如权利要求4所述一种基于无人机图像电力线路缺陷图...
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，所述电力线路数据集的具体获取方法如下：
3.如权利要求2所述一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络构建的初始化电力线路缺陷识别模型，具体为:
4.如权利要求3所述一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，所述采集电力线路图片通过无人机装置获取，具体为：
5.如权利要求4所述一种基于无人机图像电力线路缺陷图片分类处理方法，其特征在于，所述电力线路特征图的具体获取方法如下：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘标，谢正勇，王昌红，云献睿，孟庆斌，郏燕琪，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司，
类型：发明
国别省市：
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