一种基于机器学习的高压线数据库建立方法

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。