一种输电线路覆冰检测方法技术

本发明专利技术公开了一种输电线路覆冰检测方法，包括以下步骤：首先，给出DHAM‑YOLO的实际应用场景参考示例，用以说明本发明专利技术算法的特点。然后，提出DHAM模块，对Backbone层输出的特征图进行多尺度特征提取，之后进行深度可分离卷积并融合与加权，再经过sigmoid函数达到目标通道信息提取。同时，在Neck层的Bottleneck结构中加入MSRCM用于提高识别多尺度目标准确性。最后，通过不同注意力机制、消融实验、目标检测、训练损失曲线的对比实验验证DHAM‑YOLO的性能。实验表明，DHAM‑YOLO识别精度高，检测性能速度快，且计算量更小，更加适用于实际覆冰检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理，具体涉及基于dham-yolo算法模型的输电线路覆冰检测方法。

技术介绍

1、在电力网络中，输电线路承担着重要的电能传输任务。由于输电线路安装环境的多样性和线路分布的广泛性，可能会出现一些潜在的风险，如输电线路被冰雪覆盖、绝缘子结冰等。在不同情况下，覆冰对电网系统构成严重威胁可能会导致严重的线路滑行、相间跳闸等，事故的发生也给生产和日常工作带来诸多不便。国内外许多地区都发生过线路结冰灾害，对输电线路的电力系统造成了严重危害。因此，对输电线路覆冰的实时监测对电力系统能够保持安全且稳定地向用户供电起着至关重要的作用。

2、为了提高电网系统在寒冷环境中的稳定性，图像检测法是非接触式覆冰检测的主流方法。在图像检测领域中，深度学习被广泛运用于输电线路智能巡检，因为其具有强大的特征学习和表示能力，能够从大量数据中学习到复杂的特征表达，更适应于处理复杂场景下的覆冰检测任务。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种输电线路覆冰检测方法，基于dham-yolo检测算法模型，首先，本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种输电线路覆冰检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

2.如权利要求1所述的一种输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：

3.如权利要求2所述的一种输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：

4.如权利要求3所述的一种输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：

5.如权利要求4所述的一种输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述步骤4具体按照以下步骤实施：

【技术特征摘要】

1.一种输电线路覆冰检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

2.如权利要求1所述的一种输电线路覆冰检测方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：

3.如权利要求2所述的一种输电线路覆冰检测方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：董新胜，万源浩，李孟，王红霞，海洋，马树阳，赵蓂冠，杨洋，漆思怡，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：