一种输电线路走廊区域的隐患识别方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及卫星影像目标智能识别领域，具体涉及一种输电线路走廊区域的隐患识别方法、装置及设备，该方法包括：获取包含输电线路走廊区域的卫星影像；建立包括骨干网络和上下文特征融合模块的语义分割模型；利用优化损失函数对所述语义分割模型进行优化，得到优化语义分割模型；将所述卫星影像作为所述优化语义分割模型的输入，生成隐患识别结果。可以理解的是，本发明专利技术提供的技术方案，语义分割模型的骨干网络降低了模型的可训练参数，提升了模型的运行速度，上下文特征融合模块提升了模型的特征提取能力，利用优化损失函数进行模型优化，解决了类别不平衡的问题，提升了模型的泛化能力，能够用于输电线路走廊区域的隐患识别。能够用于输电线路走廊区域的隐患识别。能够用于输电线路走廊区域的隐患识别。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路走廊区域的隐患识别方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及卫星影像目标智能识别领域，具体涉及一种输电线路走廊区域的隐患识别方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]输电线路走廊区域是指沿高压架空电力线路边导线，向两侧伸展规定宽度的线路下方带状区域。在该区域内，需要定期进行巡检，以防止出现能够影响输电线路的隐患。输电线路的走廊区域不仅分布面广，而且环境复杂，这就导致电网人员传统的日常巡视，效率较低，有效性不足。
[0003]现代遥感技术的发展和快捷、多样的商业遥感图像数据的出现，使我们很方便地获取所需要的卫星影像数据。卫星影像涵盖区域广、光谱信息丰富、分辨率高，可以分辨出房屋、道路、河流、沟渠、池塘等目标，通过卫星影像进行巡检，是建立广域、实时、精确的电网监测体系的重要方法。近几年来，人工智能技术飞速发展，尤其是基于卷积神经网络的深度学习算法，使得机器代替人，进行一些特定目标的识别成为可能。树木、水体、建筑物作为常见的卫星影像地表特征，对输电线路走廊内电力基础设施的安全有重要影响。因此，树木、水体、建筑物目标的自动识别具有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路走廊区域的隐患识别方法，其特征在于，包括：获取包含输电线路走廊区域的卫星影像；建立包括骨干网络和上下文特征融合模块的语义分割模型；利用优化损失函数对所述语义分割模型进行优化，得到优化语义分割模型；将所述卫星影像作为所述优化语义分割模型的输入，生成隐患识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立包括骨干网络和上下文特征融合模块的语义分割模型，包括：建立包括Conv2D模块、DSConv*2模块和Bottleneck*3模块的骨干网络；建立上下文特征融合模块；将所述骨干网络和所述上下文特征融合模块相结合，生成所述语义分割模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用优化损失函数对所述语义分割模型进行优化，包括：利用优化损失函数对所述语义分割模型进行优化，所述优化损失函数如下所示：其中，b
c
代表了预测目标区域中心点，d
c
代表了真实目标区域中心点，ρ代表计算两个中心点的欧式距离，a代表同时覆盖预测区域和真实目标区域的最小矩形的对角线距离，M为类别数，y
c
为真实标签值，p
c
为预测值，L
n
表示优化损失函数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述卫星影像作为所述优化语义分割模型的输入，生成隐患识别结果，包括：将所述卫星影像输入所述骨干网络进行语义特征提取，得到语义特征；将所述语义特征输入所述上下文特征融合模块，得到最终特征表示；对所述最终特征表示进行上采样操作，生成隐患识别结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述语义特征输入所述上...

【专利技术属性】
技术研发人员：马仪，周仿荣，文刚，王一帆，马御棠，潘浩，耿浩，曹俊，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：