集成学习和条件随机场的影像招弧角识别

作者：宁淼福; 孙阔腾; 蔡玮辰; 唐鑫; 夏立杰

来源：测绘科学, 2021, 46(06): 114-120.

DOI：10.16251/j.cnki.1009-2307.2021.06.017

• 无人机
• 电力线路巡检
• 高分辨率遥感影像
• 随机森林
• 集成学习
• 条件随机场

无人机巡检是目前电力部门主推的一种巡检方式,招弧角是一种重要的电网设备、但其呈现细长的几何形状特征,其测量需要优于1 cm空间分辨率的影像。为了从无人机获取的高分辨率影像上提取招弧角,该文提出了基于随机森林、集成学习、全连接条件随机场的无人机影像分类和招弧角提取方法。首先,提取了影像的12个光谱和纹理特征。接着,建立训练样本库,训练了多个独立的随机森林分类器、并形成随机森林集成模型进行影像分类。最后,利用全连接条件随机场优化分类结果。该文采用5 000张无人机影像进行了实验。实验表明,该文提出方法的整体分类精度达到85.5%,招弧角识别的正确率为98.3%、完整率为74.3%,表明该方法具有潜在的工程应用价值。

• 单位
  中国南方电网有限责任公司超高压输电公司