一种基于三维惯性陀螺仪与深度学习的电力线路检测系统

本申请涉及电力设施监测技术领域，公开了一种基于三维惯性陀螺仪与深度学习的电力线路检测系统，包括数据采集模块、分段预处理模块、轨迹解算模块、轨迹修正模块、偏差分析模块和风险预警模块。本申请，采用电磁屏蔽和共模噪声抑制技术克服高压电磁场干扰，确保数据采集质量；通过分段自适应预处理实现不同线路特征的精准适配；利用拓扑约束和多源数据融合有效抑制惯性导航误差累积；结合注意力机制和迁移学习解决小样本条件下的偏差识别难题；最后通过深度强化学习实现智能风险评估和预警，从而实现了从原始数据到风险评估的全流程智能化处理，提升了电力线路检测的精度和效率。