[发明专利]基于智能图像识别的输电线路路径优选方法

说明书

本发明涉及输电线路路径规划技术。本发明是要解决输电线路的路径优选受专家经验影响或效率低的问题，提供了一种基于智能图像识别的输电线路路径优选方法，其技术方案可概括为：首先采用GIS地理信息系统加载高清遥感卫星影像、数字高程模型及矢量专题数据；再确定线路起止点，连接起止点形成航空线，并确定线路参数，得到输电线路设计规划；然后采用预先建立的改进的U‑Net模型对地物要素进行智能识别；然后进行网格划分，计算识别并映射出单元网格的工程造价调整系数；最后计算单元网格任一边线或对角线的造价，利用A*算法等效求解两点线路工程造价最小的路径。本发明的有益效果是，使用简单，适用于输电线路路径规划。

技术领域

本发明涉及输电线路路径规划技术，特别涉及基于智能图像识别的输电线路路径优化的技术。

背景技术

在传统输电线路路径选择过程中，设计人员需结合地形图和已有的专题数据(气象条件、规划区、矿区及已建电力线路等)进行室内选线。由于地形图携带的信息不能完全反映现场地物的实际分布情况，就需要设计人员在进一步现场勘探后，再进行路径优化。通常情况下可行的路径方案有多条，设计人员基于自身经验对多条路径方案进行技术经济比较，综合考虑各种因素后再做出决策。但受制于各设计人员经验，不同的设计人员选出的路径方案可能不同，且最后所选择的路径方案也可能不是最优方案。

近年来，采用专家打分法和迪杰斯特拉(Dijkstra)算法进行输电线路的路径优选是一种可行的优选方法，其部分解决了传统输电线路路径选择时存在的问题。但依然存在以下问题：专家打分法受专家经验影响，各制约因素的打分权重不能完全准确反映出对路径方案优劣的准确影响；迪杰拉斯算法搜索范围过大，耗费时间较长；需人工标绘遥感影响包含的所有信息，效率低。

发明内容

本发明的目的是要解决目前输电线路的路径优选受专家经验影响或效率低的问题，提供了一种基于智能图像识别的输电线路路径优选方法。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案是，基于智能图像识别的输电线路路径优选方法，包括以下步骤：

步骤1、采用GIS(Geographic Information System)地理信息系统，加载高清遥感卫星影像、数字高程模型及矢量专题数据；

步骤2、确定线路起止点，连接起止点形成航空线，并确定线路参数，得到输电线路设计规划；

步骤3、以线路的航空线为中心设置图像智能识别的范围得到选线区域，采用预先建立的改进的U-Net模型对高清遥感卫星影像的选线区域中的地物要素进行智能识别，以矢量形式进行标注，并按不同的矢量图层进行保存，得到图像识别结果；所述改进的U-Net模型是指在U-Net模型的基础上，将其压缩通道中的标准卷积层替换为可变形卷积(Deformable Convolution)，且在其扩展通道中，令每次卷积层在一次反卷积-拼接-卷积操作完成后输出一个预测结果，最后对所有预测结果进行联合预测得到最终的分类预测；

步骤4、对高清遥感卫星影像进行网格划分，结合图像识别结果、数字高程模型及输电线路设计规划，计算识别单元网格任一边线或对角线的海拔高度、地形地貌、风速、冰区、林区及汽车和人力运距，并为其映射相应的工程造价调整系数；

步骤5、通过线路单公里基准造价、工程造价调整系数、交叉跨越费用和通道清理费用能够计算单元网格任一边线或对角线的造价，从而利用A*算法求解网络中两点最短路径原理，等效求解两点线路工程造价最小的路径，得到线路最优的路径。

具体的，为具体说明矢量专题数据，则步骤1中，所述矢量专题数据包括已收集的规划区和/或矿区和/或生态敏感区和/或电网空间数据。

进一步的，为具体说明线路参数，则步骤2中，所述线路参数包括线路电压等级、回路数、导线型号及导线分裂数。

具体的，为具体说明地物要素，则步骤3中，所述地物要素包括房屋和/或河流和/或水库和/或湖泊和/或公路和/或铁路和/或林木。