[发明专利]一种基于航空图片的输电线识别方法

权利要求书

1.一种基于航空图片的输电线识别方法，用于针对包含输电线的目标航空图像，实现其中输电线的识别，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A.获取预设数量包含输电线的样本航空图像，并分别针对各幅样本航空图像，标记其中各输电线的序号、以及针对各输电线进行标记，然后进入步骤B；

步骤B.分别针对各幅样本航空图像，根据其中输电线的标记，获得输电线位置像素值为1、其余位置像素值为0的样本二值图，同时获得包含各输电线连线的样本灰度图，即获得各幅样本航空图像分别所对应的样本二值图与样本灰度图，然后进入步骤C；

上述步骤B中，获得样本航空图像所对应包含各输电线连线的样本灰度图中，各输电线位置上各像素点的灰度值按如下公式进行确定：

其中，1≤i≤I，I表示样本灰度图中输电线的数量，V_i表示样本航空图像中第i根输电线上像素点的灰度值，I_max表示所有样本航空图像中、单幅样本航空图像中输电线数量的最大值；

步骤C.以各幅样本航空图像、以及其所对应的样本二值图与样本灰度图作为输入，针对基于预设卷积神经网络、所设计具有二值分割图与像素多维特征图两个分支输出的神经网络，进行样本训练，获得目标神经网络，然后进入步骤D；其中，二值分割图中输电线位置像素值为1、其余位置像素值为0；

步骤D.应用目标神经网络，针对目标航空图像进行处理，获得目标航空图像所对应的二值分割图与像素多维特征图，然后进入步骤E；

步骤E.根据目标航空图像所对应的二值分割图与像素多维特征图，基于像素的多维特征，针对其中输电线位置的全部像素进行聚类处理，即由各个聚类中的全部像素分别构成目标航空图像中的各根输电线，实现输电线识别，然后进入步骤F；

步骤F.分别针对目标航空图像中的各根输电线，针对输电线位置上的各个像素，基于各像素在目标航空图像中的坐标位置，进行拟合，获得该输电线所对应的导航点，即获得目标航空图像中各根输电线分别所对应的导航点。

2.根据权利要求1所述一种基于航空图片的输电线识别方法，其特征在于：所述步骤F中，分别针对目标航空图像中的各根输电线，执行如下步骤F1至步骤F3，获得目标航空图像中各根输电线分别所对应的导航点；

步骤F1.通过预设3阶多项式，针对输电线位置上全部像素坐标进行拟合，获得该输电线所对应的拟合函数；

步骤F2.针对该输电线上各像素的坐标，获得x轴上的最小值、最大值，并计算该最小值与最大值之间的差值，作为x轴差值；以及获得y轴上的最小值、最大值，并计算该最小值与最大值之间的差值，作为y轴差值；然后由x轴差值、y轴差值中，选择最大差值所对应的轴作为输入轴；

步骤F3.按预设步长间隔选取输入轴上、对应该输电线位置上各像素的坐标，作为该输电线所对应拟合函数的输入，计算获得位于相对输入轴的另一轴上的坐标，即作为该输电线所对应的导航点。

3.根据权利要求1所述一种基于航空图片的输电线识别方法，其特征在于：所述步骤C中，在针对所设计具有二值分割图与像素多维特征图两个分支输出的神经网络、进行样本训练过程中，按如下方式针对样本航空图像实现单次处理，获得单次处理所对应该神经网络的损失函数结果，进而实现以各幅样本航空图像、以及其所对应的样本二值图与样本灰度图作为输入，完成对设计神经网络的样本训练；

首先应用该神经网络针对样本航空图像进行处理，获得该样本航空图像所对应的二值分割图与像素多维特征图后；然后进行该二值分割图与该样本航空图像所对应样本二值图之间分支损失函数的计算，以及进行该像素多维特征图与该样本航空图像所对应样本灰度图之间分支损失函数的计算；最后根据各分支损失函数结果，结合预设各分支损失函数权重，按加权方式计算获得该神经网络的损失函数结果。

4.根据权利要求3所述一种基于航空图片的输电线识别方法，其特征在于：基于应用该神经网络针对样本航空图像进行处理，获得该样本航空图像所对应的二值分割图与像素多维特征图后，采用交叉熵损失函数，进行该二值分割图与该样本航空图像所对应样本二值图之间分支损失函数的计算；以及采用判别损失函数，进行该像素多维特征图与该样本航空图像所对应样本灰度图之间分支损失函数的计算。