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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种电缆附件主绝缘体施工缺陷检测方法，包括实时获取电缆附件主绝缘体施工的视频，从视频中提取电缆附件主绝缘体施工图片；将施工图片输入预先训练的缺陷识别网络，识别电缆附件主绝缘体施工缺陷。同时公开了相应的系统。本发明从实时视频中提取施工图片，采用缺陷识别网络进行缺陷识别，相较于人工识别，效率高且不存在漏检情况。

主权项：1.一种基于机器学习的中压配网巡视周期自动化方法，其特征在于，包括：获取实际配电网线路及对应巡视班组基础信息；基于获取的实际配电网线路及对应巡视班组基础信息，以班组为单位提取各线路对应区域重要程度、巡视数据、对应配变数据、消缺数据、停电数据、外力成因故障数据；对提取的数据进行缺失值处理，得到补全后的提取数据；从补全后的提取数据提取各线路线路等级、线路状态、线路风险管控级别、历史停电次数、历史外力因素故障次数、对应班组历史巡视承载力共6项特征值；将所述6项特征值输入到预先训练好的基于集成算法XGBoost的人工智能模型，输出各线路对应巡视周期；所述从补全后的提取数据提取各线路线路等级、线路状态、线路风险管控级别、历史停电次数、历史外力因素故障次数、对应班组历史巡视承载力共6项特征值作为机器学习数据特征，并加入获取的历史数据中各线路的巡视周期数据，包括：依据线路下配变情况及线路所含区域重要程度进行划分，得到线路等级指标；依据线路消缺数据进行划分，得到线路状态指标；依据线路等级、线路状态进行划分，得到线路风险管控级别指标；依据近三月内线路对应停电次数，得到线路历史停电指标；依据线路对应近三年内因外力因素引起故障次数，得到外力因素故障指标；依据线路对应班组在近一个月内所巡视的线路条次数，得到班组历史巡视承载力；基于历史数据加入各线路历史巡视周期。

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