基于航拍视频的输电线走廊危险地物检测技术

在输电线巡检的众多任务中,有一项是确保导线与线路走廊各地物间的距离符合安全距离要求,这就要求通过定期巡检来获取输电线走廊内树木、房屋等地物到线路的距离。针对这一需求,提出了一种基于航拍视频的输电线走廊危险地物检测技术。结合国内外最新研究进展,首先将SIFT算法与全球定位系统相结合,提出了优化的航拍相机自标定技术,可简化航拍硬件设备,提高后期三维建模精度。然后对航拍视频中各帧图像进行处理,结合相机标定数据和三维成像技术,获得输电线路和线路走廊地物的空间位置数据。最终利用以上空间位置数据定位对输电线安全运行有潜在威胁的地物。最后,通过实验算例,验证了本方案的测量精度和可行性。

基于多源遥感数据的输电线走廊树种分类

针对目前树冠提取中受背景影响和易出现过度分割的问题,首先,采用可见光差异植被指数和双边滤波对传统的单木树冠分割方法进行了改进;然后,以单木树冠为对象提取多维特征,并利用XGBoost算法进行特征重要性排序和特征选择;最后,使用随机森林、支持向量机、人工神经网络3种非参数分类器,设计了12种分类方案,进行了单木树种分类和精度评价。结果表明,改进的单木分割方法可以有效提高树冠提取精度,得到的树冠分割精度在80%以上;将Li DAR数据和航空正射影像相结合,采用XGBoost算法进行特征选择后,使用ANN分类器的分类方案精度最高,总体精度为86.19%,说明多源数据协同作用和特征选择可以提高树种分类精度,在单木尺度上ANN分类器对现有树种类型的分类能力最强。

输电铁塔SAR图像检测的先验驱动恒虚警算法

提出一种基于先验驱动的恒虚警目标检测算法,用于高分辨率输电线走廊电力塔SAR图像的检测.根据压缩感知的方法对背景杂波进行重建,采用矩估计的方法对分布参数进行估计并计算出CFAR阈值,通过OS-CFAR的方法进行检测,以输电线走廊的遥感特征为先验对检测结果进行后处理,消除虚警现象的影响从而获得最终的检测结果.试验结果表明,该算法可以很好地实现对输电线走廊电力塔目标的检测.