距离测算方法及装置、非易失性存储介质、电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种距离测算方法及装置、非易失性存储介质、电子设备。其中，该方法包括：获取无人机采集到的彩色图像；利用深度学习模型识别彩色图像中树木火灾事故的火点，得到包围火点的识别框；获取无人机采集到的可见光图像和红外光图像；利用卷积神经网络对可见光图像和红外光图像进行融合处理，得到融合图像；在融合图像上叠加识别框，得到目标图像，在目标图像中确定火点的第一位置；根据无人机采集到的输电线路的图像，确定输电线路的第二位置；计算第一位置与第二位置之间的目标距离。本申请解决了由于相关技术对无人机采集到的图片中的火点的识别速度较慢，造成的无法及时确定火点与线缆之间的距离的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，具体而言，涉及一种距离测算方法及装置、非易失性存储介质、电子设备。

技术介绍

1、电网作为国民经济和社会发展的重要基础设施，其规模随着经济的增长而不断扩大。输电线路作为电网的重要组成部分，其建设和维护任务日益繁重。输电线路通常建设在野外、山地或森林等偏远地区，这些地区由于自然和人为因素，容易发生山火，对电网安全构成严重威胁。

2、山火不仅会对自然环境造成破坏，还可能导致大规模停电事故，严重影响国民经济和人民的日常生活。山火的发生往往与输电线路的安全运行密切相关，因此，对输电线路进行实时巡检，及时发现并处理山火，对于保障电网安全至关重要。

3、当前，山火的管理和预防主要依靠森林防火部门和电力基层部门共同实施的山火预警体系，通过制定法规严格控制火源，加强日常线路巡视，以及在危险时期砍伐清理线路通道等措施。尽管如此，这些措施仍存在局限性，无法在整个输电网内部建立一个全面、长期、实时的山火实时监控及预警机制。传统的人工巡检方式在面对地形复杂、地域广阔的输电线路时显得力不从心。人工巡检效率低下，且难以覆盖所有区域，无法满足本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种距离测算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络为通过如下方法训练所得到的：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述第一图像和所述第一目标损失函数对所述卷积神经网络进行训练，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型中包括：第一目标模块、第二目标模块、第一模块、第二模块、第三模块、第四模块、第五模块、第六模块、第七模块、合并模块、上采样模块，其中，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型为通过如下方法训练所得到的：

6.根...

【技术特征摘要】

1.一种距离测算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络为通过如下方法训练所得到的：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述第一图像和所述第一目标损失函数对所述卷积神经网络进行训练，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型中包括：第一目标模块、第二目标模块、第一模块、第二模块、第三模块、第四模块、第五模块、第六模块、第七模块、合并模块、上采样模块，其中，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型为通过如下方法训练所得到的：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴瑞成，迟兴江，赵璧，史志远，张潇，段赛飞，张睿哲，姚磊，施翔，周恺，耿军伟，刘畅，张思航，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：