[发明专利]一种网络检测输电线路地表环境变化的方法及系统

权利要求书

1.一种网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取数据输电线路所在地的原始图像和时间序列图像；

将获取的原始图像和时间序列图像带入预先建立的全卷积网络预测模型得到所述原始图像和时间序列图像的当前地表元素特征图；

将原始图像和所述当前地表元素特征图进行比对，确定所述输电线路地表环境是否发生变化。

2.如权利要求1所述的网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述全卷积网络预测模型的建立，包括：

基于所述历史地表的原始图像和时间序列图像划分为训练集和验证集；

将训练集中的原始图像和时间序列图像进行融合；

基于所述融合后的图像与通过卷积、池化和反卷积得到的元素特征图与所述时间序列图像的特征进行映射；

基于所述映射关系建立所述全卷积网络预测模型。

3.如权利要求2所述的网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述将获取的原始图像和时间序列图像带入预先建立的全卷积网络预测模型得到所述原始图像和时间序列图像的当前地表的元素特征图，包括：

将所述原始图像和时间序列图像进行融合；

基于融合后的图像获取RGB、灰度图和边缘检测图，并进行卷积和池化得到对应的三张热图；

对所述三张热图加权叠加合并成一张热图，对所述热图进行反卷积获得当前地表的元素特征图。

4.如权利要求2所述的网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述基于所述映射关系建立所述全卷积网络预测模型，还包括：全卷积网络预测模型的损失函数，计算式如下：

式中，C表示预测的元素特征个数；w_ij表示输电线路所在地原始图像的第i个卷积层的第j个卷积特征；b为偏置；z_i表示全卷积网络输电线路所在地原始图像的第i个卷积输出；a_i表示每个像素点的元素特征值；y_i表示每个像素点真实的特征值。

5.如权利要求2所述的网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述全卷积网络预测模型的建立，还包括：全卷积网络预测模型的验证；

将所述验证集带入所述全卷积网络预测模型，得到验证集原始图像和时间序列图像的元素特征图；

基于所述元素特征图与验证集的地表图像对比，计算召回率和精度；

基于所述回率和精度得到计算评价指标值；

基于所述召回率、精度和评价指标值对所述全卷积网络预测模型进行验证，并。

6.如权利要求5所述的网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述召回率的计算式如下：

式中，recall为召回率。

7.如权利要求5所述的网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述精度的计算式如下：

式中，precision为召精度。

8.如权利要求5所述的网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述综合评价指标计算式如下：

式中，F₁为综合评价指标；precision为精度；recall为召回率。

9.如权利要求1所述的网络检测输电线路地表环境变化的方法，其特征在于，所述地表元素特征图，包括：

裸地、建筑物、植被、道路以及阴影。

10.一种网络检测输电线路地表环境变化的系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块：用于获取数据输电线路所在地的原始图像和时间序列图像；

预测模块：用于将获取的原始图像和时间序列图像带入预先建立的全卷积网络预测模型得到所述原始图像和时间序列图像的当前地表元素特征图；

对比模块：用于将原始图像和所述当前地表元素特征图进行比对，确定所述输电线路地表环境是否发生变化。

11.如权利要求10所述的网络检测输电线路地表环境变化的系统，其特征在于，所述预测模块，还包括：模型建立单元；

所述模型建立单元，用于基于所述历史地表的原始图像和时间序列图像划分为训练集和验证集；

将训练集中的原始图像和时间序列图像进行融合；

基于所述融合后的图像与通过卷积、池化和反卷积得到的元素特征图与所述时间序列图像的特征进行映射；

基于所述映射关系建立所述全卷积网络预测模型。