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遥感影像变化检测用于燃气管道安全隐患排查
被引量:
2
1
作者
焦建瑛
吴波
+1 位作者
李夏喜
曹印锋
《煤气与热力》
2019年第12期10025-10028,10045,10046,共6页
基于深度学习进行遥感影像变化检测,对两幅不同时相的遥感影像进行校正、影像配准、生成变化检测图、隐患设施识别,最终计算燃气管道、输气站与隐患设施的隐患距离,判断隐患水平。分析基于遥感影像变化检测的燃气管道隐患排查流程。在...
基于深度学习进行遥感影像变化检测,对两幅不同时相的遥感影像进行校正、影像配准、生成变化检测图、隐患设施识别,最终计算燃气管道、输气站与隐患设施的隐患距离,判断隐患水平。分析基于遥感影像变化检测的燃气管道隐患排查流程。在隐患设施中(民房、围墙、铁塔、电杆、铁路、公路、厂矿企业等),除民房、围墙外,其他设施的修建需要有关部门的审批,因此安全隐患主要来自民房、围墙。
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关键词
燃气管道隐患排查
遥感影像
变化检测
深度学习
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题名
遥感影像变化检测用于燃气管道安全隐患排查
被引量:
2
1
作者
焦建瑛
吴波
李夏喜
曹印锋
机构
北京市燃气集团有限责任公司
出处
《煤气与热力》
2019年第12期10025-10028,10045,10046,共6页
文摘
基于深度学习进行遥感影像变化检测,对两幅不同时相的遥感影像进行校正、影像配准、生成变化检测图、隐患设施识别,最终计算燃气管道、输气站与隐患设施的隐患距离,判断隐患水平。分析基于遥感影像变化检测的燃气管道隐患排查流程。在隐患设施中(民房、围墙、铁塔、电杆、铁路、公路、厂矿企业等),除民房、围墙外,其他设施的修建需要有关部门的审批,因此安全隐患主要来自民房、围墙。
关键词
燃气管道隐患排查
遥感影像
变化检测
深度学习
Keywords
hidden danger of gas pipeline
remote sensing image
change detection
deep learning
分类号
TE832 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
遥感影像变化检测用于燃气管道安全隐患排查
焦建瑛
吴波
李夏喜
曹印锋
《煤气与热力》
2019
2
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