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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115424135A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211035800.8
申请日：2022-08-26
Applicant: 中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/90
Abstract: 本发明提供一种用于植被提取深度学习的四通道影像处理方法，通过获取的一选区的海量影像及对应方位信息，并将其输入无人机数据处理软件中得到与该选区对应的正射影像和数字表面模型，进一步对该数字表面模型通过逐像元计算得到对应的坡度图，进而将该得到的正射影像和坡度图进行格式转换和归一化处理得到对应的包含RGB和坡度通道的四通道影像，并将该四通道影像用于植被识别和提取。通过本方法，首次在植被识别及提取领域引入了正射影像和坡度图，方便精确的对待测影像进行预测及提取处理。
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公开(公告)号：CN115423975A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211035808.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司
IPC: G06T17/20 , G06T17/05 , G06T7/90 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于可见光影像及深度学习算法的地面高程提取方法，将测区的正射影像和坡度图整合为与该测区对应的四通道的影像，并获得与该测区对应的对植被等地物进行标注处理后的类标签图，将四通道影像和类标签图送入UNET模型中进行深度学习，得到地物识别模型，进而将待测影像送入该识别模型中进行预测，得到地物识别的分类结果图，依据该分类结果图对该待测影像依次进行掩膜、空洞填补处理得到去除地物的数字高程模型。通过本方法，在不损失空间分辨率、保留DSM中地面高程真值的情况下，更好的消除了植被等地物对对面高程的影像。
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公开(公告)号：CN115131335A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210864342.2
申请日：2022-07-21
Applicant: 中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本发明提供一种输电线路销钉缺失检测方法，获得海量包含线路的照片后，首先利用YOLOv5算法进行目标检测模型构建，初步筛选需要销钉的目标部件并得到模板图像，其次通过UNET算法进行销钉精细定位模型构建，进一步对目标部件中的销钉进行定位，依次调用两模型对待测图像进行销钉精细定位得到销钉定位结果，并将待测图像中目标部件的目标模板与该销钉定位结果进行图像变化检测，实现销钉缺失的定位。通过本方法，可对待测图像进行二次识别，实现对销钉的精细定位，进而可高精确率的确定销钉缺失位置，方便快速检修。
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公开(公告)号：CN115424089A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211034417.0
申请日：2022-08-26
Applicant: 中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06T7/90
Abstract: 本发明提供一种利用UNET模型的影像地物识别方法，通过将包含高程信息的多通道影像和地物标注影像作为基础影像在UNET模型中进行地物识别的深度学习，通过对应基础影像的样本进行随机划分的方式，对深度学习模型进行验证校准，获得更为精准的多个通道及地物识别的模型，进一步将待测影像输入该模型中，得到预测结果，并进一步对预测结果进行镶嵌、修正处理后得到包含多通道信息及地物识别的结果图。通过本方法，提高了影像处理的自动化程度，可以多个通道对影像中的地物进行识别，方便更好的提取地物及填补提取后的空洞。
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公开(公告)号：CN115423974A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211034422.1
申请日：2022-08-26
Applicant: 中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司
IPC: G06T17/20 , G06T17/05 , G06T7/13 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种DEM影像的干扰物剔除及空洞填补方法，通过对DEM影像进行标注处理，并利用该标注影像对原影像进行掩膜处理，并对掩膜后的影像空洞通过划定边界并通过线性插值方法确定内插点，进一步通过该内插点构建Delaunay三角网，同时确定内插点的像素值，并对构建的三角网进行递归赋值，完成对影像空洞的填补。通过本方法，首次在植被等地物区域消除领域中引进空洞填补算法，实现地物区域高程的修正，最终构建出高精度数字高程模型DEM。
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