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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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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。

著录项

公开/公告号CN110766281A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-07

原文格式PDF
申请/专利权人国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;山东鲁能软件技术有限公司;
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申请/专利号CN201910894102.5
发明设计人郭飞;张立中;沙卫国;李梅;何宁辉;王波;张振宇;陈鹏;王亮;史渊源;吴旻荣;蔡冰;詹国红;李桂英;刘世涛;麦晓庆;秦发宪;王伟;贾璐;徐维佳;张丽娟;马伟;万鹏;公凡奎;
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申请日2019-09-20
分类号
代理机构北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张学府
地址 750011 宁夏回族自治区银川市金凤区黄河东路716号
入库时间 2023-12-17 06:55:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-03

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 申请日:20190920

实质审查的生效
2020-02-07

公开

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