基于卷积神经网络的铁塔检测与预警系统

本发明公开了一种基于卷积神经网络的铁塔检测与预警系统，涉及铁塔检测技术领域，系统包括采集端、处理端和输出端，采集端用于获取铁塔的实时图像和传感器数据，处理端基于采集到的标注样本训练轻量化CNN识别模型，并利用该模型对实时数据进行异常识别；同时，系统引入基于时间序列斜率变化的自动核实机制，对传感器异常数据进行智能判断，降低误报和漏报；输出端根据识别结果结合预设警报映射表，发出不同级别的预警信号。通过多模态数据融合和智能核实机制，本发明显著提高了铁塔异常检测的准确性和预警响应效率，有效减少了人工干预，提升了铁塔运行的安全保障能力。