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一种预测输电线路风向和风速的方法、系像各独有区域之间的平均距离得出电线横向的2S2、匹配两帧图像之间电线的像素点区域，得S3、通过双目匹配方法计算两帧图像在重叠区域的将S3获得的纵向偏移和横向偏移与风向、风速共同组成训练数考虑到两个区域包含像素点的数量不同，计算包含像素3.根据权利要求2所述的一种预测输电线路风向和风速的方法，其特征在于，S2具体针对第一幅图像中检测出的各电线区域，计算与第二幅图像中各电线区域的相交“1”过双目匹配方法计算两帧图像在重叠区域的深度值之差的3数据采集模块，用于基于双目摄像机采集的数据，通过目标检测像素匹配模块，用于匹配两帧图像之间电线的像素纵向偏移计算模块，用于通过双目匹配方法计算两帧图像在重叠区域的深度值之差，横向偏移计算模块，用于计算两帧图像各独有区域之间的平均所述计算两帧图像各独有区域之间的平均距离的具考虑到两个区域包含像素点的数量不同，计算包含像素8.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存4[0001]本发明属于电网监测技术领域，具体涉及一种预测输电线路风向和风速的方法、[0014]像素点位置使用一个大小为图像的分辨率的0-1掩膜表示，1代表该像素点是电域；5机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述预测输电线路风向和风速的方法的步6[0047]训练一个CascadeMaskR-CNN模型，检测输电线路监控摄像头拍摄的图像的电[0049]针对一幅图像中检测出的各电线区域，计算与第二幅图像中各电线区域的相交为了防止两幅图像中有电线没有被第一步的检测模型检测到导致匹配不成功，设定相交7[0057]本发明基于pytorch和mmdetection框架，搭建CascadeMaskR-CNN目标检测模型。本发明采用的数据集中包含8177张训练图像和1500张测试图像，数据集的标注采用过pycocotool工具得出电线区域的cv2.initUndistortRectifyMap()初始化左右目图像的去畸变图，并通过cv2.remap()进差异图，并通过compute()方法计算出上述两幅灰度去畸变图的差异。最后，通过8[0063]具体地，基于python环境和sklearn框架进行风向和风速的分类。风向分为北sklearn的train_test_split()划分训练集和测试集，其中训练集占70训练集共有800组数据。使用MultiOutputClassifier(RandomForestClassifier(n_estimators))作为多9[0072]本发明预测输电线路风向和风速的方法如果以软件功能单元的形式实现并作为

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