[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)的輸電走廊異物檢測(cè)方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010983639.1
• 申請(qǐng)日: 2020-09-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112215085A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃雙得;段尚琪;張輝;許德斌;葛興科;陳海東;王韜;許保瑜;胡昌斌
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司昆明供電局
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/06
• 代理公司: 昆明正原專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 53100
• 代理人: 金耀生;于洪

本發(fā)明涉及一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)的輸電走廊異物檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于遙感技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先獲取輸電走廊的多時(shí)相遙感衛(wèi)星影像，并進(jìn)行多時(shí)相影像中變化目標(biāo)和區(qū)域的人工精細(xì)標(biāo)注，然后進(jìn)行切片并對(duì)標(biāo)注的區(qū)域進(jìn)行二值化，之后運(yùn)用孿生網(wǎng)絡(luò)對(duì)含有輸電走廊異物的訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，獲得可以檢測(cè)輸電走廊異物的模型，接著用已獲得的模型對(duì)未知是否有輸電走廊異物的多時(shí)相遙感衛(wèi)星影像進(jìn)行檢測(cè)，完成對(duì)輸電走廊是否含有異物的判斷。本方法能夠檢測(cè)識(shí)別各種輸電走廊異物，具有顯著優(yōu)于人工方法的計(jì)算效率，具有更高的異物檢測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性，為輸電線路運(yùn)行維護(hù)提供便捷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于遙感技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)的輸電走廊異物檢測(cè)方法及系統(tǒng)，用于輸電走廊的多時(shí)相遙感衛(wèi)星影像的變化檢測(cè)，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)輸電走廊的異物。

背景技術(shù)

輸電走廊的異物檢測(cè)涉及到遙感影像場(chǎng)景中的地物識(shí)別和多時(shí)相的變化分析等操作，和地物目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別和變化檢測(cè)技術(shù)聯(lián)系緊密。基于地物目標(biāo)識(shí)別的異物檢測(cè)方法，依賴于一個(gè)對(duì)待檢測(cè)多時(shí)相影像場(chǎng)景具備足夠高識(shí)別精度的地物提取模型，在準(zhǔn)確提取出所有場(chǎng)景地物目標(biāo)位置、輪廓的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)各目標(biāo)外觀、形狀、位置的變化分析，得到可能發(fā)生變化的目標(biāo)；而在基于變化檢測(cè)的異物檢測(cè)技術(shù)思路下，算法模型通過(guò)對(duì)比不同時(shí)相的遙感影像，分析多時(shí)相影像間像素值、影像特征的變化情況，基于識(shí)別出的場(chǎng)景間差異區(qū)域，完成走廊異物的提取與識(shí)別。

對(duì)于用于異物檢測(cè)的多時(shí)相影像而言，場(chǎng)景地物類(lèi)別構(gòu)成復(fù)雜，涉及地理區(qū)域范圍廣，多時(shí)相影像間的天候和光照等成像要素差異明顯，輸電走廊異物尺度多樣化、類(lèi)別種類(lèi)繁多。在這種情況下，現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)模型難以確保場(chǎng)景中所有地物目標(biāo)的檢測(cè)提取精度，而基于場(chǎng)景變化分析的變化檢測(cè)模型往往會(huì)引入變化噪聲信息，無(wú)法準(zhǔn)確定位變化目標(biāo)。

因此如何克服現(xiàn)有技術(shù)的不足是目前遙感技術(shù)領(lǐng)域亟需解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)的輸電走廊異物檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法能夠檢測(cè)輸電走廊異物，為輸電走廊異物檢測(cè)和走廊的輸電設(shè)施安全維護(hù)提供便捷。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)的輸電走廊異物檢測(cè)方法，包括如下步驟：

步驟S1，獲取輸電走廊區(qū)域的多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)，從中選擇成像相隔時(shí)間超過(guò)一天和晴朗無(wú)云天氣情況下的遙感影像，挑選包含了輸電走廊異物變化目標(biāo)的影像對(duì)；

步驟S2，構(gòu)建變化檢測(cè)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：對(duì)步驟S1獲取的遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，之后對(duì)遙感影像進(jìn)行排列組合和對(duì)稱(chēng)形式的影像數(shù)據(jù)擴(kuò)充；

步驟S3，對(duì)待變化檢測(cè)遙感影像進(jìn)行對(duì)象級(jí)的輸電走廊變化地物標(biāo)注和區(qū)域框取；

步驟S4，對(duì)經(jīng)步驟S3標(biāo)注的影像對(duì)進(jìn)行切片，生成變化影像切片對(duì)；之后，對(duì)標(biāo)注的區(qū)域進(jìn)行二值化，生成二值mask變化影像對(duì)；

步驟S5，采用全監(jiān)督方式構(gòu)建變化檢測(cè)的孿生網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟S6，使用步驟S5構(gòu)建的孿生網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)新獲取的多時(shí)相遙感影像進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)其輸電走廊是否存在異物。

進(jìn)一步，優(yōu)選的是，步驟S2中，所述的預(yù)處理包括幾何精校正、配準(zhǔn)、圖像鑲嵌與裁剪、去云及陰影處理和光譜歸一化。

進(jìn)一步，優(yōu)選的是，步驟S3中，對(duì)于輸電走廊異物輪廓級(jí)的框取方法使用GrabCut算法。

進(jìn)一步，優(yōu)選的是，步驟S4中，對(duì)經(jīng)步驟S3標(biāo)注的影像進(jìn)行切片，切片大小為572*572像素；之后，使用二值化方法把人工標(biāo)注的變化區(qū)域二值化，生成bool類(lèi)型的二值mask變化影像對(duì)，包含輸電走廊異物為1，不包含輸電走廊異物為0。