[发明专利]一种输电线路违章建筑物识别方法及相关装置

说明书

本发明公开了一种输电线路违章建筑物识别方法及相关装置，方法包括：获取待识别遥感图像；将待识别遥感图像分别输入预设的多通道语义分割模型；多通道语义分割模型包括颜色空间域层、分层融合层和分类层；通过颜色空间域层从待识别遥感图像分别提取多个颜色特征；通过分层融合层融合多个颜色特征，生成待分类特征；通过分类层对待分类特征进行分类，识别输电线路违章建筑物的位置。从而更为有效地识别违章建筑物的位置，提高识别准确率。

技术领域

本发明涉及违章建筑物识别技术领域，尤其涉及一种输电线路违章建筑物识别方法及相关装置。

背景技术

电力是国民正常生活和安全生产的重要保证，一旦发生无法安全运行状况，将给民众和企业带来重大损失。因此电力部门通常会定期或不定期的对输电线路进行安全巡检，以便及时发现输电线路中存在的缺陷，并及时排除安全隐患。

随着人工智能、大数据技术的不断成熟给输电线路巡检工作带来了新方向，利用大量历史数据训练建立特定检测识别系统的深度卷积神经网络具有能够提取图像深度特征、识别速度快、识别准确率高的特点，是目前人工智能识别领域的主流应用技术。遥感监测通过摄像和其他方式获取被测目标的影像和数据，为区域地理环境研究从定性到定量、从静态到动态、从过程到模式的转化和发展提供了条件，大力提高了监测工作的广度和质量，节省人力、财力的特点。建筑物作为常见的卫星影像目标，对输电线路走廊内电力基础设施的安全有重要影响。因此，输电线路走廊违章建筑物的自动识别具有非常重要的意义。

传统的输电线路违章建筑物识别方法通常是需要多种种类的数据定位违章建筑物，数据收集过程较为繁琐，难以快速获取到同一目标的多种数据源，同时需要提取的特征较为浅显，容易受到环境影响，适用场景受限制，导致识别的准确率较差。

发明内容

本发明提供了一种输电线路违章建筑物识别方法及相关装置，解决了现有技术难以快速收集多种数据参数，对违章建筑物的识别容易受到环境影响，识别准确率较低的技术问题。

本发明第一方面提供了一种输电线路违章建筑物识别方法，包括：

获取待识别遥感图像；

将所述待识别遥感图像分别输入预设的多通道语义分割模型；所述多通道语义分割模型包括颜色空间域层、分层融合层和分类层；

通过所述颜色空间域层从所述待识别遥感图像分别提取多个颜色特征；

通过所述分层融合层融合多个所述颜色特征，生成待分类特征；

通过所述分类层对所述待分类特征进行分类，识别输电线路违章建筑物的位置。

可选地，还包括：

获取训练图像；

采用所述训练图像训练预设的语义分割模型，生成所述多通道语义分割模型。

可选地，所述颜色空间域层包括RGB颜色空间域、HSV颜色空间域和YCbCr颜色空间域，所述颜色特征包括第一颜色特征、第二颜色特征和第三颜色特征，所述通过所述颜色空间域层从所述待识别遥感图像分别提取多个颜色特征的步骤，包括：

通过所述RGB颜色空间域从所述待识别遥感图像提取所述第一颜色特征；

将所述待识别遥感图像从所述RGB颜色空间域转换到所述HSV颜色空间域，提取所述待识别遥感图像对应的所述第二颜色特征；

将所述待识别遥感图像从所述RGB颜色空间域转换到所述YCbCr颜色空间域，提取所述待识别遥感图像对应的所述第三颜色特征。

可选地，所述第一颜色特征包括第一浅层特征和第一中层特征，所述第二颜色特征包括第二浅层特征和第二中层特征，所述第三颜色特征包括第三浅层特征和第三中层特征，所述通过所述分层融合层融合多个所述颜色特征，生成待分类特征的步骤，包括：