基于卷积神经网络的架空铁塔护坡提取.pdf

【基于卷积神经网络的架空铁塔护坡提取】技术是针对电力工程中的关键环节——护坡检测，利用深度学习方法实现自动化处理。该技术主要应用了卷积神经网络（CNN），包括Faster R-CNN和SegNet两种模型，以提高目标检测和语义分割的精度。 Faster R-CNN是一种两阶段的目标检测网络，首先通过区域生成网络（RPN）生成可能包含护坡的候选框，然后利用Fast R-CNN对这些候选框进行分类和位置校正，以确定护坡的确切位置。在特征提取上，Faster R-CNN采用了VGG16网络，其深度结构使得模型能够学习到更丰富的图像特征。 SegNet是一种用于语义分割的卷积神经网络，它在Faster R-CNN的基础上进一步精细化分割目标，即在已检测出的护坡候选框内，通过SegNet对护坡与背景进行区分，生成精确的护坡掩膜信息。这种“先定位后分割”的策略降低了虚警率，提高了护坡提取的准确性。 对比直接应用SegNet的“一步式”方法，该技术在实验数据上的虚警率下降超过38.1%，且与基于Mask R-CNN的方法相比，正确率在98%以上，优于Mask R-CNN的95.96%。这表明集成卷积神经网络的方法在复杂场景下的目标识别和分割性能更优。 护坡在电力设施数据库中是基本要素，对于输电线路的安全运行至关重要。传统监测方法依赖传感器数据分析，而随着遥感技术的进步，尤其是航空影像的应用，可以获取电力走廊的三维信息，从而进行边坡状态的探测。然而，针对特定场景如电力线、塔附近的边坡提取，传统机器学习方法面临挑战，深度学习因其自动学习多层次抽象特征的能力，成为解决此类问题的新途径。 此技术流程包括模型训练和应用两个阶段，模型训练涉及护坡检测和分割模型的建立，应用阶段则通过预训练模型对航空影像进行分析，精确提取护坡。这种方法为护坡智能提取提供了一个有效解决方案，有助于提升电力设施的监测效率和安全性，特别是在应对极端天气和工程活动可能引发的边坡灾害时。