申请/专利权人:西南石油大学
申请日:2023-12-29
公开(公告)日:2024-03-22
公开(公告)号:CN117746271A
主分类号:G06V20/17
分类号:G06V20/17;G06V20/10;G06V10/82;G06T7/60;G06T7/62;G06T17/05;G06F16/2458;G06F16/29
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开
摘要:本发明涉及一种基于无人机影像的输气管道高后果区智能识别方法,包括:采集待识别输气管道缓冲区的正射影像数据;构建建筑物识别模型,将正射影像数据输入建筑物识别模型,获取建筑物识别结果;将建筑物识别结果进行规则化,获取建筑物数据库;采集待识别输气管道缓冲区斜射影像数据,根据斜射影像数据和数据库,获取建筑物高度数据并写入建筑物数据库;构建人口分配模型,基于人口分配模型、建筑物高度数据和建筑物数据库,获取建筑物户数并写入建筑物数据库;根据建筑物户数对输气管道的潜在影响半径进行计算,并识别潜在影响半径内的特殊场所数据对高后果区进行分级。本发明能够解决高后果区识别结果不准问题。
主权项:1.一种基于无人机影像的输气管道高后果区智能识别方法,其特征在于,包括:采集待识别输气管道缓冲区的正射影像数据;构建建筑物识别模型,将所述正射影像数据输入所述建筑物识别模型,获取建筑物识别结果;将所述建筑物识别结果进行规则化,获取建筑物数据库;采集待识别输气管道缓冲区斜射影像数据,根据所述斜射影像数据和所述数据库,获取建筑物高度数据并写入所述建筑物数据库;构建人口分配模型,基于所述人口分配模型、所述建筑物高度数据和所述建筑物数据库,获取建筑物户数并写入建筑物数据库;根据所述建筑物户数对输气管道的潜在影响半径进行计算,并识别潜在影响半径内的特殊场所数据对高后果区进行分级。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 西南石油大学 一种基于无人机影像的输气管道高后果区智能识别方法
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