摘要
本发明涉及一种应用在电力线路保护区的雷达识别警示方法,涉及电力监测技术领域。本发明利用环境修正的雷达方程和考虑雷达覆盖范围、雷达检测准确率和雷达能耗的遗传算法配置雷达工作参数;雷达对电力线路保护区内的目标进行探测获取雷达点云数据;过程中,利用多频融合测距对目标进行距离测量,利用多普勒效应解算目标速度;基于孤立森林算法检测雷达点云数据异常值,并修复;将预处理后雷达点云数据输入到预训练的集成学习分类器进行目标识别,并获取目标类别信息、速度、距离、环境数据和设施运行数据作为风险评估数据;风险评估模型根据风险评估数据来评估目标风险获取目标风险值和风险等级概率;根据目标风险值和风险等级概率进行分级警示。
技术关键词
警示方法
雷达点云数据
风险评估模型
保护区
学习分类器
报警策略
电力
线路
遗传算法
孤立森林算法
卷积神经网络分类器
随机森林
连续波
支持向量机分类器
卷积神经网络训练
雷达散射截面积
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机器学习分类器
手术器械
训练判别模型
参数
数据
加密
风险量化评估
任务调度
资源分配
深度神经网络模型
风险评估模型
综合风险指标
信用风险评估
风险监控数据
分布式计算框架