一种基于深度学习的电线杆几何形变预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的电线杆几何形变预测方法，包括：获取原始电线杆图像数据列表和原始电线杆多模态数据列表；对所述原始电线杆图像数据列表和原始电线杆多模态数据列表进行数据预处理，分别得到处理过后的电线杆图像数据列表和电线杆多模态数据列表；构建电线杆几何形变预测网络，运用该网络对所述处理过后的电线杆图像数据列表和电线杆多模态数据列表进行处理，得到电线杆几何形变的预测结果；本发明精准预测倾斜角度、裂缝宽度等参数，为电力运维提供可靠依据，推动从被动抢修向主动预防转变，降低事故风险，提升电网运行安全性与经济性。