一种基于深度学习的线路覆冰检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的线路覆冰检测方法，属于图像处理技术领域；获取原始覆冰图像，提取图像中的覆冰特征，结合迁移学习模型提取覆冰图像的全局特征，融合多通道提取特征得到图像的覆冰类型识别结果，得出当前状态的覆冰密度；检测分割图像中的覆冰区域，优化模型分割结果，利用分割出的覆冰区域推算水平覆冰厚度和垂直覆冰厚度；使用等效面积法计算出当前覆冰状态下的线路等效覆冰厚度，根据线路的覆冰环境使用不同的等效覆冰厚度优化计算公式，能够在不同环境下适应线路的覆冰检测需求；本发明通过基于深度学习的图像处理与分析，能够提升覆冰检测的实时性与稳定性，有助于减少各种线路的覆冰威胁，降低维护成本，确保稳定运行。