[发明专利]一种交通基础设施安全监控方法和系统

说明书

本发明公开了一种交通基础设施安全监控方法和系统，该方法融合高分辨率光学遥感与合成孔径雷达干涉测量技术的道路提取与监测技术，利用光学遥感影像进行地表信息的识别与提取，进行地表分类、道路提取等；基于雷达遥感影像，使用InSAR技术获取更深层的结构信息，如交通设施的沉降、变形等。通过光学遥感与雷达遥感的结合，可协同实现对道路路面状态的识别与交通设施所处地表形变情况的高精度监测，为提升道路通行安全提供有效支持。

技术领域

本发明涉及基础设施监控技术领域，特别涉及一种交通基础设施安全监控方法和系统。

背景技术

交通基础设施的建设水平直接反映了一个国家的经济实力与发展水平，我国作为发展中国家，一直大力推进交通基础设施的建设工作。据2016年交通运输行业统计公报，至2016年末，我国铁路营业里程达到12.4万公里，公路总里程469.63公里，内河航道通航里程12.71万公里，颁证民用航空机场218个。

交通基础设施建设是发展交通运输业、提升国民经济实力的基础环节，然而，随着基础设施数量的不断增加，交通安全事故数量也在逐年升高。在我国，交通安全事故可分为三类，第一类是由地震、泥石流、暴雨等自然灾害所引起的交通基础设施阻断或损害；第二类是由于人为造成的安全事故；第三类则是由于基础设施使用损耗造成的安全事故。基于以上三点，如何有效地进行交通基础设施的监测预警，以及如何在灾害发生时进行快速地应急处置便成了促进交通运输业健康发展的关键技术环节。

受限于技术发展水平，在交通应急安全领域，相关人员更多地是采用人工方式来进行基础设施的巡测以及灾害事故中应急方案规划。然而，传统的方法不仅需要投入大量的人力物力，而且一般只能针对小范围区域开展，且时效性较差，不能快速、有效地解决问题。

近年来，随着遥感技术的日益发展，大范围、高时效地获取地表观测影像已成为可能，尤其是高分辨率遥感卫星的相继发射，为人们提供给了更多的地表细节特征。基于遥感影像的信息提取与识别技术，近年来也得到了广泛的发展，如基于影像灰度的图像分割技术，基于支持向量机的影像分类技术以及基于深度学习网络的目标识别技术等。此外，由于微波遥感影像不易受地面条件、天气状况的限制，基于微波技术的相关应用也得到了迅速发展，如洪水监测、冻土区监测、地基沉降及形变等。

因此，亟需要一种能够有效判定和分析交通基础设施灾害预警和应急处理的方案，以满足目前对于交通基础设施的分析监控需求。

发明内容

本发明提供一种交通基础设施安全监控方法和系统，能够实现对道路的提取与设施状态的监测。

根据本发明的一个方面，提供了一种交通基础设施安全监控方法，包括以下步骤：

根据待监测区域的光学遥感影像进行地表信息的识别与提取；

根据待监测区域的雷达遥感影像，使用合成孔径雷达干涉测量InSAR技术获取地表深层的结构信息；

对所述地表信息和地表深层的结构信息进行空间匹配融合，得到融合信息；

对所述融合信息进行归一化处理后进行掩膜生成，提取出待监测区域的地基形变信息。

所述地表信息的识别和提取，包括地表分类和道路提取；

所述道路提取基于卷积神经网络算法进行。

所述卷积神经网络算法具体包括：

通过卷积神经网络对待监测区域的光学遥感影像区域进行分类，得到像素的分类结果；

将所述分类结果作为二值图像，通过分析二值图像联通区域的大小对识别结果进行筛选，得到最终的道路提取结果。

所述方法还包括：

对所述卷积神经网络算法得到的道路提取结果进行分段线性平滑，得到道路路网信息。