构建输电线路人工智能检测大系统

电力输电线路系统是一种复杂大系统，使其能够稳定、高效运行的前提是需要一套检测效果优良、泛化能力较强的检测系统来对其进行定期巡检。传统的人工巡检模式由于其存在检测效率低、受人为因素干扰严重等缺点已不能适应我国现代化智能电网建设的需求。随着人工智能的发展，利用其中的机器学习技术构建复杂输电线路的检测系统进行视觉处理与分析已经逐渐成为主流。其中最具代表性的就是深度学习图像处理技术，其深层次的卷积神经网络可以模拟人脑自主地提取输电线路图像本身丰富的特征表达，进而实现被检测图像由局部信息到全局信息的整合，最终得到属于该图像的抽象语义表达，通过这样的处理可以很大程度改善传统人工巡检模式存在的问题。本文在经典深度学习网络的基础上，结合特征信息融合策略设计了人工智能检测大系统，目的在于满足复杂输电线路检测系统检测速度要求的基础上进一步提高输电线路异常情况目标的检测精度。