申请/专利权人：海南电网有限责任公司海南输变电检修分公司

申请日：2021-10-20

公开（公告）日：2023-08-01

公开（公告）号：CN113886528B

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/40;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/20;G06Q50/06;G06F16/2458;G06F16/28

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.01#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2022.01.04#公开

摘要：本发明提供一种基于无人机的台风灾后架空线路状态评估方法，包括以下步骤：获取架空线路历年巡检缺陷数据；采用TF‑IDF统计方法对历年巡检缺陷数据进行统计分析，获得若干个缺陷种类、与缺陷种类对应的缺陷具体描述以及缺陷严重程度；构建朴素贝叶斯分析预测模型，并根据缺陷种类、缺陷具体描述以及缺陷严重程度进行训练学习；通过无人机采集输电线路状态数据，对输电线路状态数据进行数据挖掘并获得相关性特征；将相关性特征输入到训练完成的朴素贝叶斯分析预测模型中，获得实际缺陷种类以及缺陷严重程度，将TF‑IDF统计方法与朴素贝叶斯分析预测模型结合在一起，并通过无人机进行数据采集，可以大幅提高缺陷预测的效率以及准确度。

主权项：1.一种基于无人机的台风灾后架空线路状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取架空线路历年巡检缺陷数据；步骤S2、采用TF-IDF统计方法对历年巡检缺陷数据进行统计分析，获得若干个缺陷种类、与缺陷种类对应的缺陷具体描述以及缺陷严重程度；所述步骤S2的具体步骤包括：步骤S21、根据历年巡检缺陷数据获取缺陷种类、描述语义以及缺陷严重程度；步骤S22、获取描述语义中的关键词；步骤S23、遍历查找当前缺陷种类所对应的关键词，获得第一频次；步骤S24、遍历查找其他缺陷种类中与第一频次对应的关键词，获得第二频次；步骤S25、将第一频次和第二频次结合作为缺陷具体描述；步骤S3、构建朴素贝叶斯分析预测模型，并根据缺陷种类、缺陷具体描述以及缺陷严重程度进行训练学习；步骤S4、通过无人机采集输电线路状态数据，对输电线路状态数据进行数据挖掘并获得相关性特征；步骤S5、将相关性特征输入到训练完成的朴素贝叶斯分析预测模型中，获得实际缺陷种类以及缺陷严重程度；所述步骤S3中的朴素贝叶斯分析预测模型为多层分析预测模型，第一层用于对第一个关键词的第一频次和第二频次进行概率计算，第二层用于对第二个关键词的第一频次和第二频次进行概率计算。

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