【摘 要】
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电力设施数据是智能电网大数据的关键组成部分,对电网的运维管理至关重要。电力数据具有专有性、特殊性等诸多领域特点,普通用户一般难以实时获取,在工厂选址、公路建设、机场规划等前期规划阶段,因缺少电力部门专业性支持而影响进度情况时有发生。近年来利用遥感影像进行电力线路数据提取已逐步成为研究热点,阶段性成果弥补了非专业性的无高质量电力数据要求的业务需求。虽然取得较为理想的阶段性进展,但仍存在小目标检测精度
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电力设施数据是智能电网大数据的关键组成部分,对电网的运维管理至关重要。电力数据具有专有性、特殊性等诸多领域特点,普通用户一般难以实时获取,在工厂选址、公路建设、机场规划等前期规划阶段,因缺少电力部门专业性支持而影响进度情况时有发生。近年来利用遥感影像进行电力线路数据提取已逐步成为研究热点,阶段性成果弥补了非专业性的无高质量电力数据要求的业务需求。虽然取得较为理想的阶段性进展,但仍存在小目标检测精度低、过多卷积导致深层次特征图像信息丢失等问题。本文针对以上问题设计并实现了基于深度学习的电力设施影像智能识别系统,使电力线路数据提取更精确、更自动化。主要研究工作如下:（1）设计基于机器学习的电力设施影像智能识别系统框架,提出一套基于多种机器学习模型的点状、线状电力设施智能识别的方法和技术流程。（2）电力设施影像数据集的构建。搜集点状电力设施图像（火电厂烟囱、火电厂冷却塔、高压输电塔、变电站（变电设施）、风力发电机）与线状电力设施图像（高压输电线）,在利用数据增强手段扩充数据集后分别采用不同的标注工具进行标注。（3）点状电力设施识别模型的搭建。使用YOLOv5x模型完成点状电力设施的检测识别,并针对部分高压输电塔存在小目标检测难度大的问题,提出一种增加更大尺度目标检测层的YOLOv5改进方法,有效解决小目标的识别问题。（4）线状电力设施识别模型的搭建。使用Deeplabv3+模型完成线状电力设施的检测识别,并针对因卷积过多而引起深层次特征图像信息丢失的问题,提出融合CBAM注意力机制的改进Deeplabv3+模型,有效提升输电线的识别精度。（5）利用GDAL计算识别得到的点状电力设施的经纬度坐标,并利用基于PPHT的直线拟合算法将线状电力设施识别结果的离散点拟合成线,再将同区域内的点、线合并形成电力网络。
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