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题名结合场景分析的输电线路通道可视化分级预警研究
被引量:2
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作者
武永泉
张四维
彭冲
焦良葆
浦东
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机构
国网江苏省电力有限公司南京供电公司
南京工程学院人工智能产业技术研究院
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出处
《电气工程学报》
CSCD
2022年第3期194-202,共9页
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文摘
针对输电线路横跨地域广,输电通道中隐患目标多的问题,提出了输电线路通道可视化分级预警模型。首先改进深度残差网络提取输入图像的多光谱信息,通过软阈值化来减少噪声影响,提高输电线路通道场景分析模型的准确度;然后利用YOLOv3目标检测算法构建输电线路通道隐患目标识别模型,针对隐患中的烟雾、施工车辆目标小的问题,采用难负样本挖掘策略,减少图片背景的影响,再根据输电线路通道的分级预警结构构建分级预警模型。研究结果表明,结合场景分析的输电线路通道可视化分级预警模型能够科学、准确地反映出输电线路通道的隐患预警状态,为输电线路运行维护工作提供指导。
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关键词
输电线路通道可视化
场景分析
目标识别
分级预警
深度学习
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Keywords
Transmission line channel visualization
scene analysis
target recognition
hierarchical warning
deep learning
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分类号
TM391
[电气工程—电机]
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