【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，特别是涉及了一种基于深度学习的树障入侵检测方法。
技术介绍
1、基于深度学习的树障入侵检测是指通过图像处理和计算机视觉技术，利用输入图像中的特征信息来建立树木的生长模型，并结合深度估计获得的输电线三维坐标检测是否存在树障入侵现象。
2、输电线的安全可靠运行直接关系到一个国家经济民生的稳定发展，目前我国电网的输电线通道巡检主要以人工巡检方式为主，这种巡检方式劳动强度大、工作条件艰苦、巡检效率低，并且难以管理，已不能满足现代化电网的发展和安全运行的需求，且使用和维护的成本较高。随着计算机视觉技术的进步进和测距装置如深度相机和激光雷达的发展，基于图像的树障入侵检测成为一种有效方法，在这种方法中，首先使用目标检测技术对图像进行处理，检测场景中的电力线和树木，结合深度相机获取的树木深度信息可以建立生长模型以及去除远端场景，结合树木的生长模型和电力线的3d坐标，检测树木是否与电力线产生交叉或接近的风险，进而检测是否发生树障入侵。
3、经检索发现，公开号为cn112466104a的中国专利申请提供...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的树障入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的树障入侵检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的树障入侵检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的树障入侵检测方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的树障入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的树障入侵检测方法，其特征在于：
...【专利技术属性】
技术研发人员：吴建锋，黄耀升，周庆东，王锐，王坤明，伍嘉阳，梁洪俊，陈剑平，温带银，梁祖鸿，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司江门供电局，
类型：发明
国别省市：
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