发明专利 已授权

一种基于多网络特征融合的输电线路悬挂异物检测方法

📄 申请号:CN202210917631.4 📄 发布日:2026/10/13

著录项目信息

申请日
2022-08-01
公开号
CN115359286A
公开日
2022-11-18
申请人
南昌大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

输电线路巡检, 电力系统运维, 电网安全, 智能巡检, 无人机巡检

摘要

本发明公开了一种基于多网络特征融合的输电线路悬挂异物检测方法,首先构建输电线路悬挂异物图像数据集;其次对输电线路悬挂异物图像融合特征提取;再构建与训练基于贝叶斯优化的随机森林输电线路悬挂异物分类识别模型;输电线路悬挂异物分类识别:利用测试集的融合特征X对随机森林分类模型中M棵CART决策树进行测试,得到预测类别{C1(X)、C2(X)、Cm(X)};对于测试得到的分类结果进行投票,选择在M棵CART决策树分类结果中出现频率最高的作为最终的分类结果;本发明具有较好的检测精度和检测速度,且更有利于实际应用,可为电网运维人员开展输电线路悬挂异物清障工作提供参考。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:10 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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