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申请/专利权人：福建和盛高科技产业有限公司
摘要：本发明公开一种输电线路通道隐患识别与优化方法，包括以下步骤：S1：获取输电线路的图片，并制作输电线路通道隐患数据集；S2：构建并训练深度学习卷积神经网络模型，在将训练好的深度学习卷积神经网络模型转为ncnn模型部署到监测装置上；S3：装置监测装置将输电线路实地抓拍的场景图片输入深度学习卷积神经网络模型中分析，获取分析结果并上报至指定用户平台进行告警处理；S4:当装置监测装置智能识别误检率超过设定阈值时，用户平台获取更新后的深度学习卷积神经网络模型对监测装置上的深度学习卷积神经网络模型进行升级更新。本发明解决了监测装置侧输电线路通道隐患识别功能如何实现的问题，并有效利用检测结果反向促进识别效果。
主权项：1.一种输电线路通道隐患识别与优化方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1：收集样本数据：获取输电线路的图片，并制作输电线路通道隐患数据集；S2：模型训练与部署：构建深度学习卷积神经网络模型，并利用样本数据训练深度学习卷积神经网络模型用于输电线路通道隐患目标检测，训练好的深度学习卷积神经网络模型转为ncnn模型部署到监测装置上；S3：智能分析识别：监测装置将输电线路实地抓拍的场景图片输入深度学习卷积神经网络模型中分析，获取分析结果并上报至指定用户平台，用户平台根据分析结果进行告警处理；S4:模型优化与更新：当监测装置智能识别误检率超过设定阈值时，判定深度学习卷积神经网络模型需要优化，用户平台获取更新后的深度学习卷积神经网络模型对监测装置上的深度学习卷积神经网络模型进行升级更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建和盛高科技产业有限公司 一种输电线路通道隐患识别与优化方法
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