基于DCN-YOLO模型的树线故障识别与预警方法

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基于DCN-YOLO模型的树线故障识别与预警方法
申请号:CN202411849729
申请日期:2024-12-16
公开号:CN119810737B
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于DCN‑YOLO模型的树线故障识别与预警方法,包括:通过树线放电实验平台模拟真实树线放电,拍摄视频并按帧导出图片,对图片进行标签标记获得初始数据集;获取火焰、电缆、树枝数据集对初始数据集进行扩充组成增强数据集,并将其划分为训练集、验证集和测试集;基于DCN‑YOLO模型进行数据增强、通道注意力机制改进、损失函数样本权重平衡改进;将增强数据集输入改进后的模型进行训练和验证,获取最高评价指标mAP50和mAP50‑90数值,得到树线故障监测预警模型;将树线故障监测预警模型接入输电杆塔监控系统,当监测到输电线路上存在树枝和火焰或二者之一时将触发报警系统;本发明实现了树线故障起火早期阶段准确预警。
技术关键词
YOLO模型 预警方法 通道注意力机制 预警模型 焦点损失函数 报警系统 图像采集设备 数据 可移动摄像机 输电杆塔 Sigmoid函数 样本 监拍设备 全局平均池化 图片 训练集 标签 电缆