[发明专利]一种基于卫星遥感的输电杆塔结构状态的评估方法和系统

说明书

发明提供了一种输电杆塔结构状态的评估方法及系统，包括：通过卫星遥感获取待评估的输电杆塔影像；利用预先构建的多个分类模型，对所述待评估的输电杆塔影像在各设定结构状态下出现概率进行预测；基于各分类模型得到的预测结果以及对各分类模型预测结果设定的权重，确定所述输电杆塔的结构状态，本发明基于卫星遥感技术可以实现各种复杂环境下对输电杆塔影像快速、全覆盖的采集，并采用多分类器融合方式对输电杆塔结构状态进行识别，克服了使用单一分类器进行目标识别的局限性，提高了输电杆塔结构状态识别的准确性，进而从整体上实现了各种复杂环境条件下对所有输电杆塔本体结构状态的高效、及时、准确地评估。

技术领域

本发明属于输电杆塔监测技术领域，具体涉及一种输电杆塔结构状态的评估方法和系统。

背景技术

目前以特高压输电通道为骨干的电网体系中，高压输电杆塔是电网体系中最重要的基础 设施之一，然而，由于特高压电网输送距离长、覆盖范围大，环境条件复杂，使得输电杆塔 易受到强风、冰冻、雷击、洪水、外破等各种自然及人为灾害影响，造成杆塔倒塔、塔头大 幅形变、杆塔倾斜、塔材丢失、主材弯曲等严重的杆塔结构故障，严重威胁着整个电网的安 全稳定运行，因此，如何高效、及时、准确地对输电杆塔本体结构状态进行评估，是相关管 理和运行部门的迫切需求。

目前，输电杆塔本体结构状态的识别主要是在人巡、机巡等常规巡查过程中，基于目视 解译的方式对巡检到的输电杆塔状态进行评估，在洪涝、雪灾等自然灾害情况下，航空(直 升机和无人机)及地面巡查手段受到了极大地制约，目视解译对巡查人员的先验知识提出了 很高的要求，并不可避免的引入了人工解译的误差，因此，传统的输电杆塔本体结构状态的 评估方法工作条件受限、监测范围小、准确率低等问题。

随着科技的进步，雷达和卫星遥感技术的出现能够实现大范围地表数据的快速获取，但 是在输电杆塔检测领域的研究中大多数只解决了输电杆塔的识别问题，并没有对识别到的输 电杆塔结构状态进行评估，例如：在《基于高分辨率SAR影像的高压输电线路杆塔检测方法》 中，提出利用高分辨率合成孔径雷达图像检测高压输电线路杆塔目标，由于在高分辨率SAR 图像中，输电杆塔目标表现出明显的轮廓信息，利用G0分布参数模型和自相似性特征对输 电杆塔目标进行识别，很好地实现了复杂场景中输电杆塔的目标的识别；在《基于多源高分 辨率遥感影像的电网输电线路杆塔及走廊隐患检测方法研究》中，利用多源遥感影像建立目 标库和训练模型，在传统CNN中嵌入Inception结构，添加RPN结构形成两个全连接层分支 进行输电线路杆塔识别，并选取广东电网区域的高分辨率卫星影像进行实验验证，结果证明 应用该算法对于杆塔识别准确率达到95％，有效改善输电线路广域监测智能化水平。

从相关领域看，利用卫星遥感数据开展坦克、飞机、舰船等军事目标识别研究相对较多， 国内外研究学者提出了不同的深度学习模型，但这些模型很难直接移植于输电杆塔多状态评估，原因在于：输电杆塔倒塔、塔头大幅形变、杆塔倾斜、塔材丢失和主材弯曲五类不同杆 塔状态快速评估的技术本质属于多类型分类，输电杆塔样本较少，特别是塔头变形、倒塔等 情况在内的非正常输电杆塔数量很少(即负样本很少)，很难支持深度卷积神经网络模型的训 练，无法直接用于输电杆塔灾后状态评估；然而，如果仅仅使用传统的浅层特征(如亮度、 纹理、G0分布特征等)，已有研究证明算法鲁棒性和准确性得不到保障，移植性也不足。

因此，如何实现对所有输电杆塔本体结构状态的高效、及时、准确地评估是本领域技术 人员亟待解决的技术问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种输电杆塔结构状态的评估方法，包括：

通过卫星遥感获取待评估的输电杆塔影像；

利用预先构建的多个分类模型，对所述待评估的输电杆塔影像在各设定结构状态下出现概率进行预测；

基于各分类模型得到的预测结果以及对各分类模型预测结果设定的权重，确定所述输电杆塔的结构状态；