[发明专利]基于高清航测影像的输变电工程坟地识别方法在审
| 申请号: | 202010336683.3 | 申请日: | 2020-04-26 |
| 公开(公告)号: | CN111476199A | 公开(公告)日: | 2020-07-31 |
| 发明(设计)人: | 陈霖华;程津;徐志强;梅志凌;谢江;苏军明;万业强;李思达;胡启明;张兴伟 | 申请(专利权)人: | 国网湖南省电力有限公司;湖南经研电力设计有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人: | 周咏;米中业 |
| 地址: | 410004 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 航测 影像 变电 工程 坟地 识别 方法 | ||
1.一种基于高清航测影像的输变电工程坟地识别方法,包括如下步骤:
S1.获取遥感影像数据;
S2.对步骤S1获取的遥感影像数据进行预处理,从而得到训练数据;
S3.构建坟地识别神经网络模型;
S4.采用步骤S2得到的训练数据对步骤S3构建的坟地识别神经网络模型进行训练,从而得到坟地识别模型;
S5.采用步骤S4得到的坟地识别模型,对待识别的遥感影像数据进行识别,从而得到识别结果;
S6.对步骤S5得到的识别结果进行优化处理,从而得到最终的坟地识别结果。
2.根据权利要求1所述的基于高清航测影像的输变电工程坟地识别方法,其特征在于步骤S2所述的对步骤S1获取的遥感影像数据进行预处理,从而得到训练数据,具体为对步骤S1获取的遥感影像数据进行数据增强并扩大样本数据,从而得到训练数据。
3.根据权利要求2所述的基于高清航测影像的输变电工程坟地识别方法,其特征在于步骤S3所述的构建坟地识别神经网络模型,具体为搭建深度学习框架TenserFlow,从而构建坟墓地物识别的神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的基于高清航测影像的输变电工程坟地识别方法,其特征在于所述的神经网络模型为Deeplabv3+模型。
5.根据权利要求4所述的基于高清航测影像的输变电工程坟地识别方法,其特征在于步骤S6所述优化处理,具体包括噪声点去除处理、平滑处理和断点连接处理。
6.根据权利要求1~5之一所述的基于高清航测影像的输变电工程坟地识别方法,其特征在于还包括如下步骤:
采用模型压缩技术对建立的识别模型进行压缩,从而提高模型的效率。
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