一种输电线路通道速生树种识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种输电线路通道速生树种识别方法及系统，具体包括以下步骤：使用旋转目标检测算法识别杆塔在全景拼图中的位置；根据杆塔位置划定输电线路缓冲区；使用语义分割识别所述输电线路缓冲区内的速生树种；生成表示速生树种分布的空间数据开放格式的文件，本发明专利技术基于输电线路通道无人机巡检全景拼图，采用优化的OrientedR

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路通道速生树种识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力设施巡检、树种识别等
，具体为一种输电线路通道速生树种识别方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，国家对环境保护日益重视，经济用途及环境保护的林业也随之迅猛发展，为输电线路通道带来了隐患，当输电线路下的树木生长到一定高度后就有可能导致线路发生故障，影响整条输电线路的安全稳定。据相关可靠统计表明，输电线路安全隐患导致故障的情况中，树障占比50％～60％，其余例如违章施工及建筑物占比仅占10％～15％，由此可以看出，树障是输电线路安全隐患中影响最大的。
[0003]由于速生树种具有生长快，生长高度较高等特点，危害最大。因此，有必要即时掌握输电线路下的速生树种的分布，并对其进行处理。随着无人机技术的迅猛发展和成熟，采用无人机来辅助输电线路下树种的识别成为了一种可靠的方法。无人机在进行输电通道巡检时会拍摄大量的航拍照片，将这些照片合成后可以得到标签图像文件格式的超大尺寸航拍全景拼图。目前，通过人工来进行输电线路树种隐患的分析仍然是主要的手段，但是需要较多的林业专业知本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路通道速生树种识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、获取输电线路通道全景拼图，对所述输电线路通道全景拼图进行预处理获得第一切片数据集，将第一切片数据集按比例划分为第一切片训练集和第一切片测试集；S2、构建杆塔目标检测模型，将第一切片训练集输入杆塔目标检测模型进行迭代训练，在进行N次迭代训练后得到训练完成的杆塔目标检测模型，并将第一切片测试集输入杆塔目标检测模型测试性能；S3、将待检测全景拼图输入杆塔目标检测模型获得杆塔位置，根据杆塔位置划定输电线路缓冲区，对所述输电线路缓冲区进行预处理获得第二切片数据集，将第二切片数据集按比例划分为第二切片训练集和第二切片测试集；S4、构建速生树种识别模型，将第二切片训练集输入速生树种识别模型进行迭代训练，在进行N次迭代训练后得到训练完成的速生树种识别模型，并将第二切片测试集输入速生树种识别模型测试性能；S5、将待检测全景拼图输入速生树种识别模型，生成表示速生树种分布的空间数据开放格式的文件。2.根据权利要求1所述的一种输电线路通道速生树种识别方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：对所述输电线路通道全景拼图切分，获得大小和重叠率在预设阈值范围内的第一切片。3.根据权利要求1所述的一种输电线路通道速生树种识别方法，其特征在于，步骤S2中所述杆塔目标检测模型为优化后的OrientedR
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CNN模型，其中，OrientedR
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CNN模型优化的具体步骤为：对预设锚框的横纵比及尺度进行扩展，优化后的AnchorScales为8，AnchorRatios为[0.5，1，2]；模型的img_size参数设置为1024，优化器设为AdamW，betas设为(0.9,0.999)，lr设为0.0001，weight_decay设为0.05；backbone设为SwinTransformer
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tiny；归一化参数mean为[101.319,120.211,108.69]，std为[36.037,36.945,42.36]；使用长边定义法来定义旋转框。4.根据权利要求1所述的一种输电线路通道速生树种识别方法，其特征在于，所述步骤S3还包括将检测完成的所述输电线路通道全景拼图转换成全局像素坐标系，用全局像素坐标来表示所述全局像素坐标系中的杆塔位置，并用非极大值抑制对检测完成的全景拼图进行后处理。5.根据权利要求4所述的一种输电线路通道速生树种识别方法，其特征在于，所述步骤S3中所述输电线路缓冲区根据杆塔中心点坐标和电压等级来划定，具体为：读取所述全局像素坐标系中相邻两杆塔的中心点像素坐标，以所述相邻两杆塔的中心点连线为对称轴设置一个矩形，其中，所述矩形的长度为相邻两杆塔的中心点距离，所述矩形的宽度对应电压等级的权重。6.根据权利要求1所述的一种输电线路通道速生树种识别方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：对所述输电线路缓冲区切分，获得大小和重叠...

【专利技术属性】
技术研发人员：林承华，陈伯建，吴文斌，梁曼舒，郑国涛，张伟豪，张锋，李哲舟，陈卓磊，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：