1.基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于，具体包括流程控制模块、信息分析模块、风险点识别模块、图像识别与处理模块、屏柜位置模块、点选屏柜模块，以及实时监控与反馈模块；
2.根据权利要求1所述的基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于：所述流程控制模块，在系统中预设工作票的审核流程，在接收到工作票的信息后，将工作票状态设置为待审批，发送通知给工作人员，进行审批操作，根据审批结果，自动将工作票流转到下一个环节的审批人员，当工作票顺利通过所有审批环节之后，将工作票状态设置为已完成，并通知工作人员，并生成审批记录和相关报表，用于跟踪和统计审批情况。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于：所述信息分析模块，对工作票文字描述进行预处理，使用命名实体识别技术，标识文本中的关键实体，对包含工作票编号、工作内容、工作时间关键实体的语料库，利用支持向量机算法进行分类和标注，从经过预处理和实体识别的文本中提取关键信息。
4.根据权利要求1所述的基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于：所述风险点识别模块，收集带有标注的工作任务描述数据，将文本数据转换成特征向量表示，将标注好的数据集划分为训练集和测试集，使用训练集来训练朴素贝叶斯分类器，根据特征的条件概率估计来进行分类，使用训练好的朴素贝叶斯分类模型来预测新的工作任务描述的风险点，将新描述转换为特征向量形式，通过模型进行分类预测，判断该工作任务是否存在风险点。
5.根据权利要求1所述的基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于，所述图像识别与处理模块：使用目标检测模型对工作票中的图片进行设备、线路关键元素的实体识别，通过训练和推理，识别出感兴趣的对象，使用损失函数focal loss，解决目标检测中类别不平衡问题，完成图像分类后，进行设备状态检测，构建深度的卷积神经网络，实现设备状态检测的任务。
6.根据权利要求5所述的基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于，在进行设备状态检测时，将设备状态检测的输入为一个图像x，通过堆叠多个卷积层、池化层和全连接层，构建深度的卷积神经网络，实现设备状态检测的任务。
7.根据权利要求1所述的基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于，所述屏柜位置模块，从设计文件和现场勘测中获取与变电站相关的平面图、线路图以及屏柜布置图资料，根据所收集到的资料，在绘图软件上绘制每个屏柜的位置，并为每个屏柜标注一个唯一的编号，使用椭圆形在实际屏柜位置图上对正在工作的屏柜进行标注，将标记的颜色加深，区别还未进行操作的屏柜，对于暂时不需要进行工作的屏柜，在标记上添加说明，帮助工作人员清晰地了解每个屏柜的工作状态。
8.根据权利要求1所述的基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于，所述点选屏柜模块，将变电站实际屏柜位置图导入计算机辅助软件，填写工作负责人将具体名称和小室位置录入工作票，对于用户点选的某一个屏柜a，遍历其他所有的屏柜b，计算屏柜a与屏柜b的相对位置关系,进而筛选相邻屏柜,生成详细信息。
9.根据权利要求1所述的基于云计算的输电线路工作票智能开票流程自动化系统，其特征在于，所述实时监控与反馈模块，将传感器与系统进行接口对接，通过轮询方式，每隔1秒进行一次查询，在每个时间间隔内向监控设备发送请求，并获取响应数据，实时从监控设备中获取线路状态的电流、电压、温度以及湿度信息，通过历史数据分析，预测未来某一时刻的电流、电压、温度和湿度，将预测值作为参考，动态调整阈值，根据预设的阈值进行异常检测，识别线路是否存在异常情况；进而触发工作票流程,进行工作票填写。