[发明专利]基于卫星遥感的地铁安全预警方法

权利要求书

1.一种基于卫星遥感的地铁安全预警方法，其特征在于，包括：

步骤一，持续获取覆盖城市地铁线路区域的遥感卫星图像；

步骤二，将所述遥感卫星图像与地铁线路图进行匹配，基于城市地铁线路分布对所述遥感卫星图像沿地铁线路进行网格划分；

步骤三，对于划分后的各个网格，按照设定的时间间隔，持续比对各个网格内的图像特征变化；

步骤四，若所述图像特征变化超过指定阈值，判定图像特征异常区的异常类型；

步骤五，根据所述异常类型发出预警信号；所述预警信号包括异常位置和异常类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述遥感卫星图像为光学遥感图像或者微波遥感图像；步骤四中，若所述图像特征变换未超过指定阈值，每隔预设周期输出覆盖城市地铁线路区域的更新遥感卫星图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤二具体包括：

步骤二一，沿线路走向网格化地铁区域图；

步骤二二，将遥感卫星图像配准到相同地区的所述地铁区域图；

步骤二三，提取遥感卫星图像与地铁区域图重合的网格。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述图像为光学遥感图像，所述图像特征为图像灰度分布，若网格内的图像灰度分布在前后两次采样中的变化量超过指定阈值，则发送预警信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：计算图像灰度分布在前后两次采样中的变化量是指：计算前后两次光学遥感图像的灰度重心和/或平均灰度，若灰度重心的偏离值和/或平均灰度的变化值。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述图像为微波遥感图像，所述图像特征为图像形变特征，若网格内的图像形变特征在前后两次采样中的变化量超过指定阈值，则发送预警信号。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：计算图像形变特征在前后两次采样中的变化量是指：计算前后两次微波遥感图像的像素高程变化累计量和/或高程变化最大量。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于：步骤四对于异常网格图像，采用深度学习模型判定异常类型，所述异常类型包括地表塌陷、地面沉降以及地表工程施工。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的安全预警方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至8任一项所述安全预警方法的计算机程序。