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申请/专利权人：国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;山东鲁软数字科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的输电导线风害预警方法及终端，该方法包括以下步骤：若当前风力级别超过第一阈值，启动摄像头采集图像；通过深度学习模型对所述采集图像和预存安全距离图像进行实例分割比对，确定输电导线的偏移幅度以及A、B、C三相序导线两两之间的距离与安全距离的比值；若所述偏移幅度不小于第二阈值或者任一距离比值不大于第三阈值，则发出预警提醒。本发明提供的基于深度学习的输电导线风害预警方法及终端，可以实现对于输电导线的风害预警，减少损失。
主权项：1.一种基于深度学习的输电导线风害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：若当前风力级别超过第一阈值，启动摄像头采集图像；通过深度学习模型对所述采集图像和预存安全距离图像进行实例分割比对，确定输电导线的偏移幅度以及A、B、C三相序导线两两之间的距离与安全距离的比值；若所述偏移幅度不小于第二阈值或者任一距离比值不大于第三阈值，则发出预警提醒。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 山东鲁软数字科技有限公司 一种基于深度学习的输电导线风害预警方法及终端
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