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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司超高压公司;湖北省超能电力有限责任公司
摘要：本发明公开了一种输电走廊作业区域深度学习识别灾害的方法，属于灾害识别技术领域，包括步骤S10：预存冬季雨雪冰冻灾害特征图像，并获取预设输电作业区域的位置以及航拍影像，步骤S20：将获取的航拍影像进行视频帧处理，采集其中的灾害特征图像，并将采集的灾害特征图像与预存的冬季雨雪冰冻灾害特征图像进行分析比对，在分析比对前，将采集的灾害特征图像进行降噪处理。本发明可对航拍影像中的受灾数据进行多角度、多特征的分析，进而能更准确的知晓输电作业区域线路覆冰面积、线路被压塌角度和输电线路杆塔倾斜角度，以更准确的判断受灾程度，提高了对输电作业区域受灾判断的可靠性。
主权项：1.一种输电走廊作业区域深度学习识别灾害的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10：预存冬季雨雪冰冻灾害特征图像，并获取预设输电作业区域的位置以及航拍影像；步骤S20：将获取的航拍影像进行视频帧处理，采集其中的灾害特征图像，并将采集的灾害特征图像与所述预存的冬季雨雪冰冻灾害特征图像进行分析比对，在分析比对前，将采集的灾害特征图像进行降噪处理；步骤S30：将所获取的航拍影像按照不同月份进行划分，并采集不同月份的影像特征，同时以不同月份的影像特征为基础构建数据集；步骤S40：在每次进行航拍的同时获取输电作业区域的受损数据，并将获取的受损数据导入所述数据集中，同时对所述数据集进行更新；步骤S50：记录与预设输电作业区域匹配的通信基站和或通信基站运营方，当识别到预设输电作业区域发生灾害时，则向该预设监测区域内对应的通信基站和或通信基站运营方发起输电线路预警状态的信息获取请求。
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百度查询： 国网湖北省电力有限公司超高压公司 湖北省超能电力有限责任公司 一种输电走廊作业区域深度学习识别灾害的方法
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