基于上下文聚合网络(CARNet)的遥感影像输电线路通道隐患地物检测

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万方数据

中文摘要：输电线路的安全运行对于保障电力供应的连续性和稳定性至关重要.然而,输电线路通道周围可能存在各种隐患地物,这些地物可能会对输电线路产生负面影响,甚至导致事故的发生.利用遥感技术及时获取输电线路周围环境信息,可以辅助输电线路隐患地物的检测和识别,提高电力系统的安全性和可靠性.为了应对遥感影像的特殊性和复杂的背景,本文提出了一种上下文聚合细化网络——CARNet.该网络的编码器部分使用了嵌套扩张模块(NDRM),以进一步细化特征.使用改进的集成逐次扩张模块(IISD)来有效地聚合多种尺度的上下文信息.在解码器部分,多分辨率融合模块(MRFM)被用来融合浅层和深层特征,以保留更多的语义和细节信息.此外,残差细化模块也被引入,以对解码器输出的粗糙语义分割图进行区域和边界的细化,以使分割结果更加平滑.通过这些改进,CARNet能够高效、准确地在遥感影像上进行区域分割,为遥感图像分析和应用提供了强有力的支持.

作者：

武剑灵、王大鹏、程建、郭瑞华、张常兴、白翔宇、林恒立、张宏宇

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作者单位：

内蒙古电力(集团)有限责任公司乌海超高压供电分公司

北京星视域科技有限公司

内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古超高压供电分公司

内蒙古大学

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关键词：

输电线路隐患地物检测深度学习高分辨率遥感图像上下文信息

出版年：

2024

电力设备管理

ISSN：

年,卷(期)：2024.(21)