基于轻量化特征提取网络的输电线路外破预测方法及装置
申请号:CN202510211436
申请日期:2025-02-25
公开号:CN120354188A
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于轻量化特征提取网络的输电线路外破预测方法及装置,涉及电力设备安全监测技术领域,可以对输电通道开展防外破在线监测及预警。所述方法包括:构建轻量级基线模型;利用改进型边框回归损失函数优化基线模型的目标感知敏感度,以及调整基线模型的特征提取网络,构建检测头网络,以及构建三维测距模块,将三维测距模块添加至基线模型的输出端,得到初始预测模型;获取实验数据集对初始预测模型进行训练、测试和评估,以及在评估结果满足预设条件后,将训练好的初始预测模型作为目标预测模型;采用目标预测模型检测隐患目标,并测量隐患目标与电力线之间的实际距离,根据实际距离,发送相应的预警信号。
技术关键词
特征提取网络
输电线路外破
测距模块
检测头
LiDAR点云
基线
输电杆塔
YOLO模型
损失函数优化
三维点云数据
注意力
图像
并行策略
标定算法
顶点
像素点
无人机
输出端