基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统及方法，该方法包括：理论输电线路模块获取理论输电线路的坐标信息，并根据其构建输电线路场景模型，理论道路模块获取包含输电线路的遥感影像，并对其进行预处理，根据预处理后的遥感影像制作道路数据集，通过道路数据集对深度学习模型进行训练，训练完成后，将遥感影像导入深度学习模型中，得到理论道路信息，将理论道路信息导入输电线路场景模型中，得到最终场景模型，基于该场景模型使用统一地理坐标系，计算出理论交叉点。本发明专利技术提供的基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统及方法，基于遥感影像与深度学习算法能够实现输电电路的交叉跨越点自动识别。动识别。动识别。

【技术实现步骤摘要】
基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统及方法


[0001]本专利技术涉及输电线路交叉跨越点识别
，特别是涉及一种基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统及方法。

技术介绍

[0002]在电网领域中，输电线路的安全是需要重点关注的问题。输电线路在建设过程中，由于建设地地理环境复杂，输电线路的路径不可避免的与道路、铁路、桥梁、河道等地理信息线路出现交叉，如遇到输电线路与道路交叉，存在道路施工或行车过高时导致输电线路损坏的情况，有一定的安全隐患，需要重点关注。
[0003]卫星遥感技术具有全天时、全天候、动态探测的能力，且目前我国高分辨率卫星遥感技术迅速发展，其覆盖范围广，时效性好，精度高，可以在大范围灾害天气下对电网进行广域监测，特别是输电线路走廊的地质、地形、气象等复杂环境以及各种灾害性天气的影响下监测，为线路防灾减灾提供广域的准实时监测数据。
[0004]近年来，深度学习凭借其优异的泛化能力，特别适用于大数据的分析与表达，已经被广泛的应用到各个领域。目前基于深度学习的方法已经被应用到遥感影像处理中，并且取得了一定的成果。
[0005]传统输电线路交叉跨越的巡检多采用人工记录交叉点位置并定期巡视的方式对这些交叉点进行安全检查，这种方式在一定程度上能缓解输电线路存在的安全隐患发现不及时的问题，但前期的人工巡查记录耗时费力，且由于我国基础地理信息线路建设较快，人工记录交叉点位置的方式效率很低，难以及时对记录信息进行更新，也容易有遗漏。
[0006]刘高、张娟娟等人提出的《一种基于地理信息线路交叉跨越点的自动识别方法及系统》中，通过交通数据获取道路信息，进而识别交叉跨越点；但信息库道路数据范围有限并具有一定的滞后性，效率有待提升且很难真正实现近百万公里输电线路的全覆盖交叉跨越点识别监测。
[0007]因此，设计一种基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统及方法是十分有必要的。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是提供一种基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统及方法，基于遥感影像与深度学习算法能够实现输电电路的交叉跨越点自动识别，无需人工巡查，提高了检测效率。
[0009]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0010]一种基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统，包括：理论输电线路模块、理论道路模块及理论交叉点模块，所述理论输电线路模块及理论道路模块连接所述理论交叉点模块；
[0011]所述理论输电线路模块用于获取理论输电线路的坐标信息及构建场景模型；
[0012]所述理论道路模块用于获取遥感影像、对遥感影像进行预处理、制作道路数据集、通过深度学习模型提取道路以及获取理论道路信息；
[0013]所述理论交叉点模块用于搭建完成最终场景模型以及计算理论交叉点。
[0014]本专利技术还提供了一种基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别方法，应用于上述的基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统，包括如下步骤：
[0015]步骤1：理论输电线路模块获取理论输电线路的坐标信息，并根据坐标信息构建输电线路场景模型；
[0016]步骤2：理论道路模块获取包含输电线路的遥感影像，并对其进行预处理，得到预处理后的遥感影像，根据预处理后的遥感影像制作道路数据集，通过道路数据集对深度学习模型进行训练，训练完成后，将遥感影像导入深度学习模型中，得到理论道路信息；
[0017]步骤3：将理论道路信息导入输电线路场景模型中，得到最终场景模型，基于该场景模型使用统一地理坐标系，计算出理论交叉点。
[0018]可选的，步骤1中，理论输电线路模块获取理论输电线路的坐标信息，并根据坐标信息构建输电线路场景模型，具体为：
[0019]理论输电线路模块获取各个输电线路的地理坐标信息，根据地理坐标信息按照比例尺对设计地理区域进行缩放，建立对应的输电线路场景模型。
[0020]可选的，步骤2中，理论道路模块获取包含输电线路的遥感影像，并对其进行预处理，得到预处理后的遥感影像，具体为：
[0021]理论道路模块获取包含输电线路的遥感影像，并对遥感影像进行预处理，其中，预处理包括影像融合、影像匀色、影像镶嵌、影像纠正、大气纠正及影像裁剪，预处理完毕后，得到预处理后的遥感影像。
[0022]可选的，步骤2中，根据预处理后的遥感影像制作道路数据集，具体为：
[0023]通过人工标注或者通过已有地图获取相应的道路信息对部分预处理后的遥感影像进行道路数据集制作，得到道路数据集。
[0024]可选的，步骤2中，通过道路数据集对深度学习模型进行训练，训练完成后，将遥感影像导入深度学习模型中，得到理论道路信息，具体包括如下步骤：
[0025]S1：对道路数据集进行预处理；
[0026]将道路数据集导入深度学习模型中，模型对道路数据集进行数据扩充，其中，数据扩充包括图像裁剪、图像旋转、垂直和水平翻转、图像移位、图像缩放、添加噪声、改变光照和直方图均衡，扩充完毕后，将数据集按照7：2：1的比例划分为训练集、验证集及测试集；
[0027]S2：对深度学习模型进行设计，并通过划分后的数据集对其进行训练；
[0028]深度学习模型包括网络结构及损失函数，其中，网络结构采用D
‑
Linknet模型，且D
‑
Linknet模型采用迁移学习，将在ImageNet数据集上预先训练的ResNet34作为编码器，D
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Linknet模型在中心部分使用膨胀卷积及跳跃连接，D
‑
Linknet模型的解码器与LinkNet模型相同，设计完毕后，对深度学习模型进行训练配置，包括优化深度学习模型算法、设置学习率及设置运算环境，配置完毕后，根据划分的数据集进行训练调试，包括计算分类准确率，观测模型训练效果，检查模型训练过程，识别潜在问题，加入校验或测试，更好评价模型效果，加入正则化项，避免模型过拟合，可视化分析，完成模型训练，并保存训练完毕的深度学习模型；
[0029]S3：将剩余部分的遥感影像导入训练完毕的深度学习模型中，得到理论道路信息；
[0030]将剩余部分的遥感影像导入训练完毕的深度学习模型中，得到道路分割二值图，通过道路分割二值图得到理论道理信息。
[0031]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供的基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统及方法，该系统包括理论输电线路模块、理论道路模块及理论交叉点模块，通过理论输电线路模块获取理论输电线路的坐标信息及构建场景模型，通过理论道路模块获取遥感影像、对遥感影像进行预处理、制作道路数据集、通过深度学习模型提取道路以及获取理论道路信息，通过理论交叉点模块搭建完成最终场景模型以及计算理论交叉点；该方法首先获取输电线路坐标信息与包含输电线路的遥感影像，根据输电线路信息构建出相应的场景模型，并获得理论输电线路，对获取的包含输电线路的遥本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统，其特征在于，包括：理论输电线路模块、理论道路模块及理论交叉点模块，所述理论输电线路模块及理论道路模块连接所述理论交叉点模块；所述理论输电线路模块用于获取理论输电线路的坐标信息及构建场景模型；所述理论道路模块用于获取遥感影像、对遥感影像进行预处理、制作道路数据集、通过深度学习模型提取道路以及获取理论道路信息；所述理论交叉点模块用于搭建完成最终场景模型以及计算理论交叉点。2.一种基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别方法，应用于权利要求1所述的基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别系统，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：理论输电线路模块获取理论输电线路的坐标信息，并根据坐标信息构建输电线路场景模型；步骤2：理论道路模块获取包含输电线路的遥感影像，并对其进行预处理，得到预处理后的遥感影像，根据预处理后的遥感影像制作道路数据集，通过道路数据集对深度学习模型进行训练，训练完成后，将遥感影像导入深度学习模型中，得到理论道路信息；步骤3：将理论道路信息导入输电线路场景模型中，得到最终场景模型，基于该场景模型使用统一地理坐标系，计算出理论交叉点。3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别方法，其特征在于，步骤1中，理论输电线路模块获取理论输电线路的坐标信息，并根据坐标信息构建输电线路场景模型，具体为：理论输电线路模块获取各个输电线路的地理坐标信息，根据地理坐标信息按照比例尺对设计地理区域进行缩放，建立对应的输电线路场景模型。4.根据权利要求3所述的基于遥感影像的输电线路交叉跨越点自动识别方法，其特征在于，步骤2中，理论道路模块获取包含输电线路的遥感影像，并对其进行预处理，得到预处理后的遥感影像，具体为：理论道路模块获取包含输电线路的遥感影像，并对遥感影像进行预处理，其中，预处理包括影像融合、影像匀色、影像镶嵌、影像纠正、大气纠正及影像裁剪，预处理完毕后，得到预处理后的遥感影像。5.根据权利要求4所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：白翔宇，任雅茹，王昭然，张常兴，王浩然，
申请(专利权)人：内蒙古大学，
类型：发明
国别省市：