[发明专利]一种基于深度学习的输电线路防外力破坏预警方法及系统有效
| 申请号： | 201811254489.X | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109284739B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 陈静;林雅婷;缪希仁;江灏 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的输电线路防外力破坏预警方法及系统，首先在一架以上的无人机上搭载摄像头与无线通信模块，每架无人机按照预设的路线、高度与拍摄角度对输电线路进行巡查，并将在目标地区拍摄的图像数据传输至对应巡查站的服务器；接着巡查站的服务器对无人机实时传输回来的图像数据采用深度学习的方法搭建深度神经网络，对目标进行智能识别，判断存在外力破坏风险的位置坐标，并将其上传至中心控制台；最后中心控制台接收各个巡查站发出的预警坐标位置，用以警示工作人员。本发明市面上普及的无人机以及深度学习算法，实现较大范围的输电线路防外力破坏预警。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 输电 线路 外力 破坏 预警 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的输电线路防外力破坏预警方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：在一架以上的无人机上搭载摄像头与无线通信模块，每架无人机按照预设的路线、高度与拍摄角度对输电线路进行巡查，并将在目标地区拍摄的图像数据传输至对应巡查站的服务器；步骤S2：巡查站的服务器对无人机实时传输回来的图像数据采用深度学习的方法搭建深度神经网络，对目标进行智能识别，判断存在外力破坏风险的位置坐标，并将其上传至中心控制台；步骤S3：中心控制台接收各个巡查站发出的预警坐标位置，用以警示工作人员。
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