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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司

摘要：本发明公开了一种输电网入侵检测技术领域的一种输电区域异物入侵检测方法、装置、终端及存储介质，方法包括采集输电区域图像及对应的拍摄角度；计算各子图与预存储的所有异物图像模板的最大相关性，根据最大相关性计算结果判别子图中是否存在异物；计算存在异物的子图在输电区域图像中的偏移量，根据所述偏移量调整输电区域图像的拍摄角度后，重新拍摄输电区域图像；将多组数据集输入至预构建并训练好的神经网络模型中，以获取异物入侵输电区域的风险评估值从而进行输电区域异物入侵检测，本发明可快速检测目标图像中是否包含异物，并与专用神经网络模型配合，提高了大型工程机械设备入侵检测的准确性，降低了误报率。

主权项：1.一种输电区域异物入侵检测方法，其特征在于，包括，步骤A：采集输电区域图像及对应的拍摄角度；步骤B：将输电区域图像划分为若干子图，并计算各子图与预存储的所有异物图像模板的最大相关性，根据最大相关性计算结果判别子图中是否存在异物；步骤C：计算存在异物的子图在输电区域图像中的偏移量，根据所述偏移量调整输电区域图像的拍摄角度后，重新拍摄输电区域图像；步骤D：重复步骤B和C，直至获取n组偏移量及对应的输电区域图像的拍摄角度，构成n组数据集；其中n为设定的不小于30的正整数；步骤E：将n组数据集输入至预构建并训练好的神经网络模型中，以获取异物入侵输电区域的风险评估值；所述神经网络模型包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层和输出层，第一隐藏层与输入层之间按下式定义： 式中，表示时序上第u+j组数据中的X方向的偏移量，表示时序上第u+j组数据中的Y方向的偏移量，表示时序上第u+j组数据中的偏航角度，表示时序上第u+j组数据中的俯仰角度；、、、表示权值，为线性偏置参数；j表示池化操作的范围，j取值范围为0、1、2、3、4；u表示第一隐藏层中的坐标，、、、分别表示与输入层的、、、相对应的第一隐藏层中的节点； 为一非线性函数： 式中：表示自然指数函数；参数为控制参数，用于控制输出值随输入值的变化速度；函数的作用是使神经网络能够模拟非线性映射关系；第二隐藏层与第一隐藏层之间按下式定义： 式中，是第一隐藏层中坐标为的节点，j取值范围为0、1，max表示取j=0和j=1时对应两个值的最大值，为线性偏置参数；第三隐藏层与第二隐藏层之间按下式定义： 式中，表示第二隐藏层中坐标为的节点，为与节点对应的权重，j的取值范围为0、1、2、3、4，对应于、、…、五个节点，相应权重为、、…、，当v相同时，每一组的五个节点共享相同的五个权重；为线性偏置参数；输出层与第三隐藏层之间按下式定义： 式中，表示第三隐藏层中坐标为的节点，为与之对应的权重，为线性偏置参数；输出z表示异物入侵输电区域的风险评估值；步骤F：根据所述风险评估值进行输电区域异物入侵检测。

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