简介： 特高压换流站保护系统全景监控图像处理与存储方法，属于特高压换流站全景监控技术领域，以解决全景监视图像数据直接上传至云端，占用大量云端资源问题；通过在深度多尺度残差网络模型中采用多尺度卷积块构建多种尺度提取图像的低阶和高阶特征，避免图像细节提取不完备现象，采用残差学习机制来保留低阶粗糙特征，进而提高图像的重建能力；拓扑优化通过构建异构网络的拓扑结构，深度强化学习和蒙特卡罗树搜索相结合的框架，根据预先定义拓扑规则依次构建网络；蒙特卡罗树的搜索结果加强了深度卷积神经网络的学习，以便在下一次迭代中获得更准确的预测；将数据在边缘侧进行轻量化处理后再输到云端存储，节省了云端存储空间和传输带宽。