发明公开
- 专利标题: 一种基于样本合成和深度学习的电网输电线路导线分割方法
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申请号: CN202311317049.5申请日: 2023-10-12
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公开(公告)号: CN117274604A公开(公告)日: 2023-12-22
- 发明人: 许军 , 王晓杰 , 王森 , 张静 , 徐瑞 , 闫皓炜 , 王利伟 , 谢文炳 , 方超颖 , 陈少康 , 郑钟楠 , 黄友聪
- 申请人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 天津航天中为数据系统科技有限公司
- 申请人地址: 福建省福州市仓山区复园支路48号
- 专利权人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院,国网福建省电力有限公司,天津航天中为数据系统科技有限公司
- 当前专利权人: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院,国网福建省电力有限公司,天津航天中为数据系统科技有限公司
- 当前专利权人地址: 福建省福州市仓山区复园支路48号
- 代理机构: 福州元创专利商标代理有限公司
- 代理商 丘鸿超; 蔡学俊
- 主分类号: G06V10/26
- IPC分类号: G06V10/26 ; G06V20/17 ; G06V20/10 ; G06V10/774 ; G06V10/56 ; G06V10/44 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/0455 ; G06N3/0464 ; G06N3/084 ; G06N3/0895
摘要:
本发明提出一种基于样本合成和深度学习的电网输电线路导线分割方法,利用无人机或者卫星平台拍摄高分辨率电网遥感影像;在人工提取标注的工作基础上,提出利用基于样本合成的导线数据生成方法,在背景图像中随机融合导线目标,生成丰富的导线分割训练数据集;基于此导线分割训练集,构建出能够有效提取影像中导线的深度学习模型,实现一种端到端的架空输电线路走廊导线分割方法;基于此深度网络模型,实现对真实影像中的导线进行精细化分割。相对于现有技术,该方法极大地减小人工标注代价,能实现电网遥感影像中导线的精确分割与提取。