摘要
本发明公开了一种高压线塔的塔基稳定检测方法、装置、终端设备及存储介质,所述方法包括:获取高压线塔的塔基监测数据;将所述塔基监测数据输入至预设的滑坡位移监测模型,生成所述高压线塔的塔基预测位置,并基于塔基预测位置确定预测滑坡位移;基于所述塔基监测数据和所述预测滑坡位移,绘制风险评估曲线;计算风险评估曲线中每一时间点对应的切线角,根据每一切线角确定所述高压线塔的塔基滑坡的风险等级,并基于风险等级确定高压线塔的塔基稳定状态。本发明通过训练过的图深度学习模型作为滑坡位移监测模型,基于滑坡位移监测模型对塔基监测数据进行预测,并根据预测结果确定高压线塔的塔基稳定状态,提高了高压线塔的塔基稳定检测的效率。
技术关键词
高压线塔
稳定检测方法
滑坡位移监测
深度学习模型
监测点
预测时间序列数据
时间序列特征
风险评估值
稳定检测装置
计算机终端设备
数据获取模块
曲线
可读存储介质
灰色关联分析
标记
参数
小波方法
矩阵
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智能预警系统
特征提取模块
传感
数据采集模型
数字孪生体
任务调度
运动轨迹预测
轨迹优化方法
深度学习模型
无人机通信组件
石墨片
外观缺陷检测方法
深度学习网络
坐标系
缺陷类别
锂离子电池充放电
锂电池故障诊断
识别方法
故障诊断模型
非暂态计算机可读存储介质
光强
残差神经网络
光束
深度学习模型
大气湍流扰动