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公开(公告)号：CN111027881B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911305960.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进灰色关联度的输电杆塔自然灾害损失评估方法，包括如下步骤：步骤S1：定义m种气象灾害，n个评价指标，构建输电杆塔灾损评估指标评价值的初始矩阵；步骤S2:根据灰色系统原理，对输电杆塔灾损评估指标评价值的初始矩阵进行无量纲化处理；步骤S3：根据灰色关联方法，以杆塔全倒伏的指标为参考序列，各自然灾害下的杆塔受损情况为目标序列，建立杆塔评估模型；步骤S4：采用熵值法对各个评价指标权重进行计算；步骤S5：计算参考序列和目标序列之间的关联度；步骤S6：利用关联度评估杆塔在不同自然灾害下的受损程度。其采用熵值法对传统灰色关联度增加各指标权重的影响，建立适合输电杆塔在自然灾害下受损情况的灰色关联模型。
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公开(公告)号：CN110245644A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910545322.7
申请日：2019-06-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的无人机图像输电杆塔倒伏识别的方法，首先制作训练数据集和验证数据集，数据集包括两种类别的无人机图像，分别是不同背景下的直立杆塔以及倒伏杆塔；然后建立深度学习模型，分别以ResNet为基础的Faster R-CNN网络和以Darknet-53为基础的Yolov3网络作为深度学习目标检测的基础网络结构；接着进行数据增强，并对深度学习模型进行训练，然后固化与测试检测模型，并进行模型融合，最后利用融合后的模型对杆塔图像进行识别。本发明利用深度学习目标检测方法，实现了巡检过程中对输电杆塔的识别及故障检测。
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公开(公告)号：CN111027881A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911305960.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进灰色关联度的输电杆塔自然灾害损失评估方法，包括如下步骤：步骤S1：定义m种气象灾害，n个评价指标，构建输电杆塔灾损评估指标评价值的初始矩阵；步骤S2:根据灰色系统原理，对输电杆塔灾损评估指标评价值的初始矩阵进行无量纲化处理；步骤S3：根据灰色关联方法，以杆塔全倒伏的指标为参考序列，各自然灾害下的杆塔受损情况为目标序列，建立杆塔评估模型；步骤S4：采用熵值法对各个评价指标权重进行计算；步骤S5：计算参考序列和目标序列之间的关联度；步骤S6：利用关联度评估杆塔在不同自然灾害下的受损程度。其采用熵值法对传统灰色关联度增加各指标权重的影响，建立适合输电杆塔在自然灾害下受损情况的灰色关联模型。
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