一种基于深度学习的电力作业环境智能监测方法及系统

本发明涉及掉落预警技术领域，公开了一种基于深度学习的电力作业环境智能监测方法及系统，包括以下步骤：采集综合信息；将综合信息编码为一号图结构数据，将每个节点的综合信息编码为一号序列数据；将一号序列数据输入电弧预测模型，输出表示产生的电弧信息；采集维修人员影响信息和工具影响信息；将工具影响信息编码为二号图结构数据，将维修人员影响信息编码为三号序列数据；将二号图结构数据和三号序列数据输入到掉落预测模型，输出表示各个工具掉落的概率；当判定会发生工具掉落的时候进行预警。本发明通过预测电弧的产生，再根据产生的电弧对维修人员和工具产生的可能的影响进而预测每个工具的掉落情况，从而进行更好的预警。