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申请/专利权人：南京逸禾思新能源科技有限公司

摘要：本发明涉及一种电力网络拉线形状偏差识别系统，包括：第三解析器件，用于将各个现场曲率数值、各个参考曲率数值、图像区域占据的像素点数量以及标准等腰三角图案占据的像素点数量同时输入到卷积神经网络模型并执行所述模型以获得其输出的表示次序优化图像中图像区域是否存在标准等腰三角图案的图案存在标识；区域遍历器件，用于基于接收到的图案存在标识决定是否发出拉线形状偏差指令。通过本发明，能够基于目标杆塔的各项可视化数据以及标准等腰三角图案的各项可视化数据采用卷积神经网络模型智能分析杆塔两侧的拉线与杆塔下方的地面组成的形状是否与标准等腰三角图案严格匹配，从而完成对每一处杆塔的基于拉线状态的稳定性判断。

主权项：1.一种电力网络拉线形状偏差识别系统，其特征在于，所述系统包括：前端成像机构，设置在电力网络监控人员的便携式终端的前端，用于在电力网络监控人员的操作下，执行对搭设电力网络的目标杆塔所在场景的成像动作，以获得并输出相应的现场场景画面，所述目标杆塔左右两侧设置有在一个竖直平面内设置的第一拉线和第二拉线，所述第一拉线和所述第二拉线中每一拉线的一端固定在地平面内，另一端固定在目标杆塔的顶端；次序优化机构，设置在所述便携式终端内，包括初层优化组件、次层优化组件以及末层优化组件且与所述前端成像机构连接，用于对接收到的现场场景画面次序执行基于USM滤镜的画面内容锐化操作、伪影去除操作、基于指数变换的画面内容增强操作，以获得并输出相应的次序优化图像，所述初层优化组件、所述次层优化组件以及所述末层优化组件顺序连接；第一解析器件，设置在所述便携式终端内且与所述次序优化机构连接，用于接收所述次序优化图像，并获取所述次序优化图像中每一个图像区域的边沿曲线上均匀间隔的各处分别对应的各个曲率数值以作为各个现场曲率数值；第二解析器件，用于获取标准等腰三角图案的边沿曲线上均匀间隔的各处分别对应的各个曲率数值以作为各个参考曲率数值，各个参考曲率数值的数量与各个现场曲率数值的数量相等；第三解析器件，分别与所述第一解析器件和所述第二解析器件连接，用于将各个现场曲率数值、各个参考曲率数值、图像区域占据的像素点数量以及标准等腰三角图案占据的像素点数量同时输入到卷积神经网络模型并执行所述模型以获得其输出的表示所述次序优化图像中所述图像区域是否存在标准等腰三角图案的图案存在标识，所述卷积神经网络模型为完成预设数目的多次学习后的卷积神经网络，所述标准等腰三角图案为第一拉线、第二拉线以及地平面组成的等腰三角图案在初始完工状态下的成像画面；区域遍历器件，与所述第三解析器件连接，用于在所述次序优化图像中各个图像区域都不存在标准等腰三角图案的图案存在标识时，发出拉线形状偏差指令，否则，发出拉线形状标准指令；其中，次序优化机构，包括初层优化组件、次层优化组件以及末层优化组件且与所述前端成像机构连接，用于对接收到的现场场景画面次序执行基于USM滤镜的画面内容锐化操作、伪影去除操作、基于指数变换的画面内容增强操作，以获得并输出相应的次序优化图像，所述初层优化组件、所述次层优化组件以及所述末层优化组件顺序连接包括：所述初层优化组件与所述前端成像机构连接，用于对接收到的现场场景画面执行基于USM滤镜的画面内容锐化操作。

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