一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法及系统。辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别系统，包括数据处理模块、模型训练模块、模型管理模块、数据预测模块。数据处理模块对原始影像数据进行数据处理得到样本数据，将生成的样本数据输入模型训练模块，模型训练模块对神经网络模型进行训练，不断优化神经网络优化模型，通过模型管理模块筛选出适用于辅助输电工程三位设计的最优神经网络模型；数据预测模块利用最优模型对采集的遥感影像进行数据预测，对预测结果进行可视化显示，检验预测结果可靠性。检验预测结果可靠性。检验预测结果可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法及系统


[0001]本专利技术属于输电工程领域，尤其涉及一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法及系统。

技术介绍

[0002]传统输电工程主要以二维数据为主，新型电力系统对从设计源头的输电工程进行了输电线路三维设计工作的变革，将二维工作在三维可视化系统中进行，辅助工程设计、移交全流程数字化管理，输电工程不仅与电力系统相关，还与多源地理信息空间保持紧密的关联，输电线路路径的设计取决于线路路径地物的复杂性，新兴的无人机航测技术、遥感数据获取技术等高分辨率、高精度地理信息数据的获取，极大的提高了传统勘测手段，基于输电通道遥感影像数据，结合地物自动识别方法，自动分类提取房屋、道路、河流、林木等重点影像路径规划的地物，将显著的提升设计的工作效率，减轻勘测人员工作的强度，减少外业或极端地区的勘测风险，因此，基于本项目地物识别方法，快速获取和解译挖掘这类空间信息，辅助设计人员进行线路设计优化，具有重大意义和价值。
[0003]针对地物识别方法，目标物体的分类与识别一直以来都是遥感图像解译的核心内容之一，提升遥感图像的分类精度能够直接促进遥感技术的发展。遥感影像分类的主要目的是从遥感影像中获取地物信息，从而识别实际地物种类，其实质是将图像中的每个区域或像元点归为若干专题要素或若干类别中的一种。遥感影像通过各波段像素值来区分不同的地物，可以定量提取出光谱特征，纹理特征和空间特征，其分类方法主要为监督分类与非监督分类两种。
[0004]监督分类是指在部分已标注遥感信息上的学习，建立分类模型，预测未标记图像的分类。传统的监督分类方法有最大似然法、线性判别法、最小距离法以及传统机器学习领域的人工神经网络、支持向量机和随机森林法等。非监督分类是指在没有已标记信息的情况下，根据特征空间中的数据特点自建群分类，常见的非监督学习有聚类分析、关联规则分析、K
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均值算法等。
[0005]近来，随着深度学习，尤其是深度卷积神经网络的发展，计算机视觉领域不断取得突破，国内外也逐渐将其应用于遥感领域。遥感影像地物要素提取对应于计算机视觉领域的语义分割技术，如今主要采用CNN(Convolution Neutral Network，卷积神经网络)结构，其基本原理是将上一层的输出特征作为下一层的输入特征，经过多层次非线性变换将初始样本的特征转化到更复杂的特征空间，这有别于传统手工设计的特征方式，理论上能够实现对任意复杂程度的拟合，从而实现高级语义信息的提取。
[0006]现代大数据的重要发展方向是信息化、智能化、网络化，通过多平台(地面、机载、无人机载、舰载、车载、星载、水面、水下、舰载、数据库系统)，多源传感器(SAR/ISAR、红外摄像头、高光谱/多光谱/微光/EO/可见光、激光、声纳、毫米波)等途径可以获得海量的图像、视频数据，数据来源具有大容量、多样性、时效性、准确性、价值和复杂性“5V+1C”的特点。因此，如何从这些不同类型、不同时机、不同分辨率的海量图像、视频大数据中查找出需要的
目标类别、位置信息，从而为相关人员决策提供数据支持，显得尤为重要。

技术实现思路

[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提出一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法及系统。
[0008]辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法，所述方法对原始影像数据进行数据处理得到样本数据，将生成的样本数据输入神经网络模型对神经网络模型进行训练，不断优化神经网络优化模型，通过模型管理筛选出适用于辅助输电工程三位设计的最优神经网络模型；利用最优模型对采集的遥感影像进行数据预测，对预测结果进行可视化显示，检验预测结果可靠性。
[0009]进一步的，对原始影像进行数据处理包括通过将地理影像数据和对应的矢量格式标注文件进行配对，通过地理影像处理库在遥感影像上以固定大小和固定步长的滑动窗口进行遥感影像的裁剪，并将对应的标注数据的栅格化和裁剪，裁剪后对匹配的影像对数据进行旋转和/或翻转和/或拉伸的几何增强，噪声变化和/或对比度变化和/或明度变化和/或色彩饱和度的色彩空间增强，将变换后的数据以固定格式和规则放入样本库，待后续训练使用，其中，矢量标注文件中要素为标注种类属性的多边形Polygon或MultiPolygon。
[0010]进一步的，神经网络模型进行训练包括通过初始化设置学习率、地物识别的种类、迭代次数参数，带入样本数据对神经网络模型参数进行微调，对神经网络模型进行优化训练，实时监测训练过程中的loss值、精确率、准确率来判断模型是否达到最优；进一步的，神经网络模型参数微调包括在较大的数据集训练一个模型(源模型)，再将该模型的输出层参数替换成对应待训练集的目标种类并构建为目标模型，完全训练输出层参数并对其他层的参数进行微调；进一步的，实时监测训练过程中的指标参数loss值、精确率、准确率为通过Tensorboard工具实现训练过程的可视化，通过实时在线参看数据，发现过拟合或参数偏差较大时停止训练，提高训练效率。
[0011]进一步的，模型管理筛选包括存储和比较同一神经网络在不同时期或不同参数或不同数据训练出来模型以及不同的神经网络训练出来的模型；进一步的，通过存储神经网络模型根据不同样本自适应的选择调用相适用的神经网络模型，通过比较神经网络模型优选出该样本数据的优化神经网络模型。
[0012]进一步的，根据遥感影像类型选择最优神经网络模型进行数据预测，对预测后的结果处理后可视化，检验预测的结果；进一步的，将遥感影像数据进行分块预测，采用固定大小固定步长的滑动窗口裁剪数据，并将数据送入到模型之中，得到切分的影像预测结果，通过对应地理信息和裁剪信心恢复切片位置，并将预测结果拼接在一起，对于切片重合区域采用投票机制进行融合，得到完整的影像预测结果。
[0013]一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别系统，包括数据处理模块、模型训练模块、模型管理模块、数据预测模块。
[0014]数据处理模块对原始影像数据进行数据处理得到样本数据，将生成的样本数据输入模型训练模块，模型训练模块对神经网络模型进行训练，不断优化神经网络优化模型，通过模型管理模块筛选出适用于辅助输电工程三位设计的最优神经网络模型；数据预测模块利用最优模型对采集的遥感影像进行数据预测，对预测结果进行可视化显示，检验预测结
果可靠性。
[0015]进一步的，对原始影像进行数据处理包括通过将地理影像数据和对应的矢量格式标注文件进行配对，通过地理影像处理库在遥感影像上以固定大小和固定步长的滑动窗口进行遥感影像的裁剪，并将对应的标注数据的栅格化和裁剪，裁剪后对匹配的影像对数据进行旋转和/或翻转和/或拉伸的几何增强，噪声变化和/或对比度变化和/或明度变化和/或色彩饱和度的色彩空间增强，将变换后的数据以固定格式和规则放入样本库，待后续训练使用，其中，矢量标注文件中要素为标注种类属性的多边形Polygon或MultiPolygon。
[0016]进一步的，神经网络模型进行训本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法，其特征在于：所述方法对原始影像数据进行数据处理得到样本数据，将生成的样本数据输入神经网络模型对神经网络模型进行训练，不断优化神经网络优化模型；通过模型管理筛选出适用于辅助输电工程三位设计的最优神经网络模型，利用最优模型对采集的遥感影像进行数据预测，对预测结果进行可视化显示，检验预测结果可靠性。2.如权利要求1所述的一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法，其特征在于：对原始影像进行数据处理包括通过将地理影像数据和对应的矢量格式标注文件进行配对，通过地理影像处理库在遥感影像上以固定大小和固定步长的滑动窗口进行遥感影像的裁剪，并将对应的标注数据的栅格化和裁剪，裁剪后对匹配的影像对数据进行旋转和/或翻转和/或拉伸的几何增强，噪声变化和/或对比度变化和/或明度变化和/或色彩饱和度的色彩空间增强，将变换后的数据以固定格式和规则放入样本库。3.如权利要求1所述的一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法，其特征在于：带入样本数据对神经网络模型参数进行微调，对神经网络模型进行优化训练，实时监测训练过程中指标参数来判断模型是否达到最优，并将指标参数可视化。4.如权利要求1所述的一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法，其特征在于：模型管理筛选包括存储和比较同一神经网络在不同时期或不同参数或不同数据训练出来模型以及不同的神经网络训练出来的模型，通过存储神经网络模型根据不同样本自适应的选择调用适用的神经网络模型，通过比较神经网络模型优选出该样本数据的优化神经网络模型。5.如权利要求1所述的一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别方法，其特征在于：根据遥感影像类型选择最优神经网络模型进行数据预测，对预测后的结果处理后可视化，检验预测的结果，将遥感影像数据进行分块预测，通过对应地理信息和裁剪信心恢复切片位置，并将预测结果拼接在一起，对于切片重合区域采用投票机制进行融合，得到完整的影像预测结果。6.一种辅助输电工程三维设计的影像数据地物识别系统，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：王健新，黄贺军，吴昊，张真卿，林祥军，程好，祁昊，胡超，
申请(专利权)人：连云港智源电力设计有限公司，
类型：发明
国别省市：