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申请/专利权人：西南石油大学

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；将所述建筑物识别结果进行规则化之前包括：采集所述待识别输气管道区域的夜间灯光数据，并对所述夜间灯光数据进行平滑处理；获取所述待识别输气管道区域的城市亮度值阈值，根据所述城市亮度值阈值和平滑处理后的夜间灯光数据，通过对待识别输气管道缓冲区掩膜提取出城镇范围，获取城镇范围数据和农村范围数据；将所述建筑物识别结果进行规则化，获取建筑物数据库包括：消除所述建筑物识别结果中的伪影对建筑物覆盖区的形状进行规范化，获取最终建筑物识别结果；提取所述最终建筑物识别结果的中心坐标数据，利用分辨率*分辨率*像素点获取面积数据；将所述城镇范围数据和所述农村范围数据与所述最终建筑物识别结果进行叠加，获取建筑物类型，其中，所述建筑物类型为城镇类型和农村类型；基于所述中心坐标数据、所述面积数据、所述建筑物类型和建筑物ID构建建筑物数据库；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；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，获取建筑物户数包括：构建所述人口分配模型，其中所述人口分配模型包括城镇建筑物人口分配模型和农村建筑物人口分配模型；获取所述待识别输气管道缓冲区的worldpop数据集；根据所述worldpop数据集单元格网内的所述建筑物类型和数量，利用所述人口分配模型对所述worldpop数据集单元格网内建筑物的人口进行分配，获取建筑物人口数；根据所述建筑物人口数，获取所述建筑物户数；对所述worldpop数据集单元格网内建筑物的人口进行分配包括：若所述单元格网内建筑物全为城镇建筑物时，根据所述城镇建筑物人口分配模型进行人口分配，获取各个城镇建筑物人口数；若所述单元格网内建筑物全为农村建筑物时，根据所述农村建筑物人口分配模型进行人口分配，获取各个农村建筑物人口数；对所述worldpop数据集单元格网内建筑物的人口进行分配还包括：若所述单元格网内建筑物为混合建筑物时，根据建筑物人口数计算模型，获取所述单元格网内城镇建筑物总人口数和农村建筑物总人口数；将所述城镇建筑物总人口数和所述农村建筑物总人口数作为单元格网总人数，分别根据所述城镇建筑物人口分配模型和所述农村建筑物人口分配模型进行分配；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。

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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