【摘 要】
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油气管道作为我国重要的油气运输设施,在受到滑坡等地质灾害的影响时,会增加其损坏的机率。管道的损坏会导致严重的能源损失和生态破坏,因此排查地质灾害风险是巡检过程中一项十分重要的工作内容。传统巡检方案随着管道里程的增加已经无法满足效率和成本上的需求。随着硬件设备和机器学习方法的发展,采用无人机采集地面点云数据并通过机器学习方法处理数据实现滑坡识别能够有效提升巡检效率并降低人员成本,但目前仍缺少相关方法
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油气管道作为我国重要的油气运输设施,在受到滑坡等地质灾害的影响时,会增加其损坏的机率。管道的损坏会导致严重的能源损失和生态破坏,因此排查地质灾害风险是巡检过程中一项十分重要的工作内容。传统巡检方案随着管道里程的增加已经无法满足效率和成本上的需求。随着硬件设备和机器学习方法的发展,采用无人机采集地面点云数据并通过机器学习方法处理数据实现滑坡识别能够有效提升巡检效率并降低人员成本,但目前仍缺少相关方法实现上述目标。为通过点云数据实现地面滑坡的识别,本文的主要工作如下:（1）为提取点云地面地形信息,本文分析了布料模拟滤波算法的缺陷,提出了基于地形认知的布料模拟滤波算法。通过分析数据点的分布构建地形认知模型,并通过地形归一化方法实现粗略地形与地表细节的分离,最后实现点云滤波。算法显著提高了地形适应性以及地面地形信息提取精度。（2）针对训练数据不足的问题,本文分析了滑坡结构和演化流程,提出了基于迭代的滑坡数据生成算法。滑坡数据生成结果具有较强的真实性,可有效缓解训练数据不足的问题。（3）为基于地面地形数据实现高精度的滑坡识别,本文分析了点云地形数据与图像数据的相似性,并参考YOLOv3网络实现了基于深度卷积网络的滑坡识别算法模型,并从先验知识、网络结构和损失函数三个方面对识别模型进行优化。训练和识别实验结果显示本文模型实现了较高精度的滑坡目标识别。
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