【摘 要】
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管道高后果区识别工作主要依据GB 32167—2015《油气输送管道完整性管理规范》开展,但由于缺乏有效技术手段的支撑,标准中的定量识别判据对实际识别工作的指导作用受限,从而导致识别工作的效率以及识别结果的准确率不高。为此,提出基于高分辨率遥感影像的高后果区识别方法,采用卷积神经网络和条件随机场组合模型,通过管道中心线两侧缓冲区的建立和基于线性参考的管段划分,实现管道沿线建筑物的自动检测与提取,最
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管道高后果区识别工作主要依据GB 32167—2015《油气输送管道完整性管理规范》开展,但由于缺乏有效技术手段的支撑,标准中的定量识别判据对实际识别工作的指导作用受限,从而导致识别工作的效率以及识别结果的准确率不高。为此,提出基于高分辨率遥感影像的高后果区识别方法,采用卷积神经网络和条件随机场组合模型,通过管道中心线两侧缓冲区的建立和基于线性参考的管段划分,实现管道沿线建筑物的自动检测与提取,最后,应用几何计算完成全线高后果区识别。利用该方法对某管道高后果区进行了识别,识别的准确率与召回率分别为93%、90%,大幅提高了高后果区识别的效率与准确性。研究成果可为管道高后果区的高效、定量识别提供技术指导,具有良好的应用前景。(图4,表1,参27)
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