公开(公告)号：CN118072221A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410243441.8

申请日：2024-03-04

申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 ,  国网河南省电力公司

发明人： 李哲 ,  刘善峰 ,  张璐 ,  庞锴 ,  柯佳颖 ,  梁允 ,  王超 ,  王津宇 ,  原玮 ,  左磊

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V20/70 ,  G06V10/84 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明属于输电线路运维技术领域，具体涉及一种特高压密集通道环境下极端气象灾害的视频感知方法。所述视频感知方法包括如下步骤：将输电线路故障的视频缺陷画面进行几何变换，作为YOLOv5深度学习模型的输入图像；对所述输入图像进行切片操作，再经过卷积核的卷积操作，获得不同层次的切片特征图；将所述不同层次的切片特征图进行特征融合并进行学习，获得缺陷图形的模型；基于所述缺陷图形的模型和待检测视频缺陷画面，预测输电线路缺陷框位置及其对应的故障类别概率。本发明视频感知方法对图像识别能力强，操作步骤简单快速，实现密集通道环境感知，为密集通道应对极端环境条件提供准确及时的有效数据支撑。