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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司合肥供电公司

摘要：本发明公开了基于卫星遥感的输电通道漂浮物识别监测系统及方法，涉及卫星遥感的技术领域，包括以下步骤获取输电线路周围的初始卫星遥感图像，对初始卫星遥感图像进行图像预处理，获得预处理图像；对预处理图像进行云层校正和反射率标记，得到可识别图像；根据可识别图像基于卷积神经网络建立输电通道漂浮物信息提取模型并通过其识别和监测输电通道漂浮物，本申请不仅能够自动化地捕捉输电通道图像中的漂浮物视觉特征，还能够保留空间关系信息，从而提高了漂浮物识别的准确性，此外，模型在复杂环境和不同漂浮物类型下表现出良好的泛化能力，能够快速适应新的输电通道图像数据并进行准确的识别与分类，实现了对电力系统安全运行的重要支持。

主权项：1.基于卫星遥感的输电通道漂浮物识别监测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取输电线路周围的初始卫星遥感图像，对初始卫星遥感图像进行图像预处理，获得预处理图像；对预处理图像进行云层校正和反射率标记，得到可识别图像；根据可识别图像基于卷积神经网络建立输电通道漂浮物信息提取模型并通过其识别和监测输电通道漂浮物；所述对预处理图像进行云层校正和反射率标记，具体为：基于云检测算法检测和标记云层和阴影区域，并对云层和阴影区域进行遮罩处理，利用基于中值滤波的图像修复技术进行云层校正；获取地面反射率标准场，根据地面反射率标准场计算每个像素的辐射校正系数，并应用于整个云层校正后的图像，得到可识别图像；所述基于云检测算法检测和标记云层和阴影区域，具体为：将图像进行灰度处理，得到灰度图像；灰度处理的具体计算公式如下： 其中，F为灰度处理的函数，为灰度级别Z的概率，为灰度级别Z的概率最小值；基于图像的整体亮度分布特征设置亮度阈值；将亮度阈值应用于灰度图像，将高于亮度阈值的设置为阴影和云层区域，低于亮度阈值的设置为非云层区域；将云层和阴影区域标记为0，非云层区域为255，生成一个二值遮罩图像；所述计算每个像素的辐射校正系数具体为：从图像中提取像素（x,y）波段λ下的辐射度量值Lx,y,λ；使用相应的地面反射率标准场数据Cλ，计算辐射校正系数；计算反射率Rx,y,λ=Lx,y,λCλ；将计算得到的反射率Rx,y,λ）应用到图像相应位置（x,y）处，得到可识别图像；所述根据可识别图像基于卷积神经网络建立输电通道漂浮物信息提取模型，具体为：获取若干个带有漂浮物的可识别图像数据，将若干个带有漂浮物的可识别图像数据进行人工的漂浮物类型归类，将漂浮物类型加入可识别图像数据中，所述漂浮物类型包括无影响类别、存在隐患类别；将人工识别的图像数据分为训练集和测试集；将训练集基于卷积神经网络进行特征提取，获得若干特征映射，并建立初始训练模型；根据若干特征映射建立线性加权函数，将漂浮物类型作为加权函数的输出，设置预设的第一损失函数作为约束条件，并设置初始权重，结合初始训练模型得到初始的输电通道漂浮物信息提取模型；将训练集输入初始的输电通道漂浮物信息提取模型，判断第一损失函数是否收敛，若不收敛则对线性加权函数的权重进行梯度下降的迭代优化；直至第一损失函数收敛，停止权重的迭代优化，得到输电通道漂浮物信息提取模型；将测试集输入输电通道漂浮物信息提取模型，得到输出的漂浮物类型，将输出的漂浮物类型与测试集中的漂浮物类型做比较；将不同的图像数据再次对输电通道漂浮物信息提取模型进行参数优化和结构调整，得到最终的输电通道漂浮物信息提取模型；将实际待测的输电通道漂浮物图像数据输入输电通道漂浮物信息提取模型，得到输出的漂浮物类型，根据漂浮物类型判断漂浮物的隐患，对于有隐患的类型发出预警。

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