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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的高压线数据库建立方法，包括步骤1，收集卫星影像中的高压线塔，基于目标检测神经网络得到线塔在卫星影像的像素位置；步骤2，通过像素位置计算高压线塔的经纬度；步骤3，检测并提取卫星影像中的高压线塔阴影；步骤4，计算高压线塔的阴影长度，并反演塔高；步骤5，训练图神经网络模型，将高压线塔的经纬度输入训练后的神经网络模型，预测高压线塔之间的连线概率；通过高压线塔的群组特征，将连线概率转化为连线预测结果；步骤6，基于高压线塔的经纬度位置、高压线塔高度以及高压线塔连线关系构建高压线数据库。本发明能够使用机器学习的方法代替大量的人工操作与实地测量，以减少构建高压线数据库的时间。
主权项：1.一种基于机器学习的高压线数据库建立方法，其特征在于，步骤1，收集卫星影像中的高压线塔，制作数据集，将数据集输入目标检测神经网络训练，将包含高压线塔的卫星影像输入训练后的目标检测神经网络，得到高压线塔在卫星影像的像素位置；步骤2，通过高压线塔的像素位置计算得到高压线塔的经纬度；步骤3，检测并提取卫星影像中的高压线塔阴影；步骤4，计算高压线塔的阴影长度，通过阴影长度反演塔高；步骤5，训练图神经网络模型，将高压线塔的经纬度输入训练后的神经网络模型，预测高压线塔之间的连线概率；通过高压线塔的群组特征，将高压线塔之间的连线概率转化为连线预测结果；步骤6，基于高压线塔的经纬度位置、高压线塔高度以及高压线塔连线关系构建高压线数据库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于机器学习的高压线数据库建立方法
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