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申请/专利权人：厦门利德集团有限公司;国网福建省电力有限公司厦门供电公司

摘要：本发明涉及一种智慧电力安全监察方法及系统，包括步骤：步骤S1：将监控相机实时拍摄的图像进行目标检测，将目标检测的结果以及相机当前的状态参数输入到训练好的神经网络中得到控制相机状态的输出参数，用以供相机根据该输出参数调整自身的状态；步骤S2：相机调整状态后，返回步骤S1，进行实时在线检测。本发明实现了实时在线自动检测并控制相机状态，相较于人工控制准确率更高。

主权项：1.一种智慧电力安全监察方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：将监控相机实时拍摄的图像进行目标检测，将目标检测的结果以及相机当前的状态参数输入到训练好的神经网络中得到控制相机状态的输出参数，用以供相机根据该输出参数调整自身的状态；步骤S2：相机调整状态后，返回步骤S1，进行实时在线检测；所述神经网络的输入为x，y，w，h，v，u，z，其中x与y为目标检测结果中目标框的坐标，w与h为目标检测结果中目标框的宽和高，v为相机的左右旋转弧度，u为相机的上下旋转弧度，z为相机的放大缩小数值；所述神经网络的输出为dv’，du’，dz’，其中dv’为相机的左右旋转弧度增量参数，du’为相机的上下旋转弧度的增量，dz’为相机的放大缩小数值的增量；所述神经网络的训练过程包括以下步骤：步骤SA1：输入相机的当前状态s到神经网络中，神经网络随机选择一个动作a输出；其中相机的当前状态s＝x，y，w，h，v，u，z，动作a＝x，y，w，h，v，u，z；步骤SA2：相机根据神经网络输出的动作a调整自身的状态，并获得调整后的状态s’以及奖赏r；步骤SA3：将此次调整中的s、a、r、s’保存到记忆集中，若记忆集没有超过预设的上限，则返回步骤SA1，否则完成记忆集的构造，并进入步骤SA4，开始采样学习；步骤SA4：从记忆集中选取一个数据记录b-memory，该数据记录包括b-s，b-a，b-r，b-s’，其中，b-s为这条数据记录中的当前输入状态，b-a为这条数据记录中的对应当前输入状态产生的动作，b-r为该产生的动作后得到的奖赏，b-s’为这条数据记录中对应当前输入状态的更新后的状态；步骤SA5：将选取的数据记录分别输入到验证网络以及预测网络，验证网络根据记录中的b-s与b-a得到动作输出值q-eval，预测网络根据记录中的b-s得到下一个动作输出q-next；步骤SA6：计算目标动作q-target＝b-r+GAMMA*maxq-next,1，其中GAMMA为学习率；步骤SA7：计算损失函数式中，t为当前批次下坐标，n为批次的上限；步骤SA8：采用loss反向传播误差更新q-eval对应的验证网络的权重；步骤SA9：返回步骤SA4，直至达到预设的训练次数，停止训练，并将训练过程中得到的具有最优权重的网络作为训练好的神经网络。

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