本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种风险电塔的位置确定方法、装置、电子设备及存储介质，用于提高风险电塔的位置确定的效率。主要技术方案包括：获取数字高程图对应的电塔位置标记图；将数字高程图和数字高程图对应的多波段正射影像或RGB图像融合为三通道信息图像；根据三通道信息图像和过滤后的电塔位置标记图进行模型训练，得到电塔位置识别模型；将目标图像输入到电塔位置识别模型，得到电塔位置识别结果；针对电塔位置识别结果中每电塔，确定其预置半径内是否存在两个其他的电塔；若在预置半径内不存在两个其他的电塔，则将该电塔的预置半径范围内确定为风险电塔的所在位置区域。所在位置区域。所在位置区域。
【技术实现步骤摘要】
风险电塔的位置确定方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种风险电塔的位置确定方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]电力传输基础设施，特别是高压输电塔，在供电系统的正常运作中起着至关重要的作用。但目前，许多电塔是沿海、河流或林区建造的，这些地区通常易受自然灾害(例如野火，地震和洪水)的影响。
[0003]目前，传统的方式一般是采用人工对电塔进行巡检，以确定风险电塔存在的位置。但由于电塔遍布比较分散，因此通过人工方式确定风险电塔位置的效率较低。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请提供一种风险电塔的位置确定方法、装置、电子设备及存储介质，用于提高风险电塔的位置确定的效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种风险电塔的位置确定方法，该方法包括：获取数字高程图对应的电塔位置标记图；所述电塔位置标记图中包括多个电塔标记点，每个电塔标记点为电塔位置标记图中预置区域内亮度最高像素点对应的位置坐标；通过所述数字高程图中各像素点对应的高度、归一化植被指数，以及电塔高度对所述电塔位置标记图中的电塔标记点进行过滤；将所述数字高程图和数字高程图对应的多波段正射影像或RGB图像融合为三通道信息图像；根据所述三通道信息图像和过滤后的电塔位置标记图进行模型训练，得到电塔位置识别模型；将目标图像输入到所述电塔位置识别模型，得到电塔位置识别结果，所述电塔位置识别结果中包括多个识别的电塔对应的位置坐标；针对所述电塔位置识别结果中每个所述电塔，确定其预置半径内是否存在两个其他的电塔；所述预置半径对应实际电塔间隔；若在预置半径内不存在两个其他的电塔，则将该电塔的预置半径范围内确定为风险电塔的所在位置区域。
[0006]第二方面，本申请实施例还提供一种风险电塔的位置确定装置，该装置包括：获取模块，用于获取数字高程图对应的电塔位置标记图；所述电塔位置标记图中包括多个电塔标记点，每个电塔标记点为电塔位置标记图中预置区域内亮度最高像素点对应的位置坐标；过滤模块，用于通过所述数字高程图中各像素点对应的高度、归一化植被指数，以及电塔高度对所述电塔位置标记图中的电塔标记点进行过滤；融合模块，用于将所述数字高程图和数字高程图对应的多波段正射影像或RGB图
像融合为三通道信息图像；训练模块，用于根据所述三通道信息图像和过滤后的电塔位置标记图进行模型训练，得到电塔位置识别模型；识别模块，用于将目标图像输入到所述电塔位置识别模型，得到电塔位置识别结果，所述电塔位置识别结果中包括多个识别的电塔对应的位置坐标；确定模块，用于针对所述电塔位置识别结果中每个所述电塔，确定其预置半径内是否存在两个其他的电塔；所述预置半径对应实际电塔间隔；所述确定模块，还用于若在预置半径内不存在两个其他的电塔，则将该电塔的预置半径范围内确定为风险电塔的所在位置区域。
[0007]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，存储器存储有处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器与存储器之间通过总线进行通信，机器可读指令被所述处理器运行时执行第一方面的风险电塔的位置确定方法的步骤。
[0008]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面中的风险电塔的位置确定方法的步骤。
[0009]本申请实施例提供的一种风险电塔的位置确定方法、装置、电子设备及存储介质，获取数字高程图对应的电塔位置标记图；将数字高程图和数字高程图对应的多波段正射影像或RGB图像融合为三通道信息图像；根据三通道信息图像和过滤后的电塔位置标记图进行模型训练，得到电塔位置识别模型；将目标图像输入到电塔位置识别模型，得到电塔位置识别结果；针对电塔位置识别结果中每电塔，确定其预置半径内是否存在两个其他的电塔；若在预置半径内不存在两个其他的电塔，则将该电塔的预置半径范围内确定为风险电塔的所在位置区域。由于本实施例中的电塔位置识别模型是根据三通道信息图像和过滤后的电塔位置标记图训练得到的，因此通过电塔位置识别模型可得到电塔位置识别结果，从而可基于电塔识别位置结果确定风险电塔所在的位置区域，进而提高了风险电塔位置确定的效率。另外，由于本实施例中电塔位置标记图是通过数字高程图自动标记的，从而节省了人工对数字高程图进行标记的工作，提高了电塔位置识别模型的训练效率。
[0010]为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0012]图1示出了本申请实施例所提供的一种风险电塔的位置确定方法的流程图；图2示出了本申请实施例所提供的一种电塔位置识别结果示意图；图3示出了本申请实施例所提供的另一种电塔位置识别结果示意图；图4示出了本申请实施例所提供的一种风险电塔的位置确定装置的结构框图。
具体实施方式
[0013]本申请说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。
[0014]在本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念，便于理解。
[0015]在本申请的描述中，除非另有说明，“/”表示前后关联的对象是一种“或”的关系，例如，A/B可以表示A或B；本申请中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。并且，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项（个）或复数项（个）的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项（个），可以表示：a，b，c，a
‑
b，a
‑
c，b
‑
c，或a
‑
b
‑
c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
[0016]在本申请实施例中，至少一个还可以描述为一个或多个，多个可以是两个、三个、四个或者更多个，本申请不做限制。
[0017]如图1所示，本申请实施例提供一种风险电塔的位置确定方法，本申请提供的风险电塔的位置确定方法可以包括：S10、获取数字高程图对应的电塔位置标记图。
[0018]其中，电塔位置标记图中包括多本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风险电塔的位置确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取数字高程图对应的电塔位置标记图；所述电塔位置标记图中包括多个电塔标记点，每个电塔标记点为电塔位置标记图中预置区域内亮度最高像素点对应的位置坐标；通过所述数字高程图中各像素点对应的高度、归一化植被指数，以及电塔高度对所述电塔位置标记图中的电塔标记点进行过滤；将所述数字高程图和数字高程图对应的多波段正射影像或RGB图像融合为三通道信息图像；根据所述三通道信息图像和过滤后的电塔位置标记图进行模型训练，得到电塔位置识别模型；将目标图像输入到所述电塔位置识别模型，得到电塔位置识别结果，所述电塔位置识别结果中包括多个识别的电塔对应的位置坐标；针对所述电塔位置识别结果中每个所述电塔，确定其预置半径内是否存在两个其他的电塔；所述预置半径对应实际电塔间隔；若在预置半径内不存在两个其他的电塔，则将该电塔的预置半径范围内确定为风险电塔的所在位置区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取数字高程图对应的电塔位置标记图，包括：使用圆盘形结构元素在每个数字高程图上进行灰度形态侵蚀以生成标记图像；所述圆盘形结构元素是根据所述电塔的大小确定的；通过迭代过程从所述标记图像生成形态重建掩码；通过从所述数字高程图中减去所述形态重建掩模，标记所述电塔位置标记图中各个圆盘形结构元素内亮度最高像素点对应的位置坐标，得到所述电塔位置标记图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取数字高程图对应的电塔位置标记图，包括：对每个数字高程图进行滑动固定窗口，根据所述数字高程图中各个固定窗口内亮度最高像素点对应的位置坐标，得到所述电塔位置标记图。4.根据权利要求1
‑
3任一所述的方法，其特征在于，所述通过所述数字高程图中各像素点对应的高度、归一化植被指数，以及电塔高度对所述电塔位置标记图中的电塔标记点进行过滤，包括：采用归一化差值植被指数过滤所述电塔位置标记图中属于植被的电塔标记点；对所述电塔位置标记图中不属于所述电塔高度的电塔标记点进行过滤；根据所述电塔高度的平均值，对所述电塔位置标记图中预置范围内存在的多个电塔标记点进行过滤。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述三通道信息图像和过滤后的电塔位置标记图进行模型训练，得到电塔位置识别模型，包括：根据所述三通道信息图像和过滤后的电塔位置标记图进行全卷积网络模型训练，得到电塔位置识别模型；所述三通道信息图像中包括各像素点分别对应的归一化为0
‑
1的红色波段...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨为琛，马广迪，肖长林，陈锋，李天宇，顾亮，施妍慧，
申请(专利权)人：浙江国遥地理信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。