基于雷达遥感的管道漏点检测方法和装置与流程

1.本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于雷达遥感的管道漏点检测方法和装置。


背景技术：

2.随着sar(synthetic aperture radar，合成孔径雷达)技术的不断更新，sar已实现多领域应用，如现阶段的应用领域之一为基于sar的漏水检测。
3.但是，现阶段基于sar的漏水检测主要是通过sar得到的地下强度信息或极化信息来完成检测，准确度较低。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供一种基于雷达遥感的管道漏点检测方法和装置，用于改善通过sar得到的地下强度信息或极化信息来完成检测，准确度较低的现状。
5.第一方面，本发明实施例提供一种基于雷达遥感的管道漏点检测方法，包括：
6.基于合成孔径雷达，获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像；
7.基于不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到初始检测结果；
8.基于差分干涉测量技术，对所述两个时相的第一雷达影像进行形变分析，得到形变检测结果；
9.基于所述形变检测结果与含水量的拟合关系，确定所述两个时相的第一雷达影像对应的变化信息；
10.基于所述变化信息对所述初始检测结果进行筛选，得到筛后检测结果；
11.将所述筛后检测结果输入至预训练好的网络模型，得到所述目标管道的漏点检测结果，其中，所述网络模型为预先获取多个筛后检测结果样本，并利用所述多个筛后检测结果样本进行模型训练后而得到。
12.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述基于不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到初始检测结果，包括：
13.基于不同水源的雷达遥感介电特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第一检测结果；
14.基于不同水源的极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第二检测结果；
15.基于所述第一检测结果和所述第二检测结果的交集，得到初始检测结果。
16.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述基于形变检测结果与含水量的拟合关系通过预先获取得到，所述方法还包括：
17.基于所述合成孔径雷达，获取多张第二雷达影像，其中，所述多张第二雷达影像对应同一个检测目标，所述多张第二雷达影像的时相不同；
18.确定每个所述第二雷达影像对应的含水量；
19.基于差分干涉测量技术，对每张所述第二雷达影像进行形变分析，得到每张所述第二雷达影像对应的形变量；
20.对每张所述第二雷达影像的含水量和形变量进行拟合，得到所述拟合关系。
21.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述基于合成孔径雷达，获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像，包括：
22.基于合成孔径雷达，获取所述目标管道的前后两个时相的原始雷达影像；
23.对所述原始雷达影像进行辐射定标和影像配准，得到校准后的雷达影像；
24.基于滤波算法，对所述校准后的雷达影像进行降噪处理，得到第一雷达影像。
25.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述滤波算法为lee滤波算法、精致lee算法、lee sigma滤波算法、中值滤波算法及frost滤波算法中的任一种。
26.第二方面，本发明实施例提供的一种基于雷达遥感的管道漏点检测装置，包括：
27.获取模块，用于基于合成孔径雷达，获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像；
28.第一检测模块，用于基于不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到初始检测结果；
29.第二检测模块，用于基于差分干涉测量技术，对所述两个时相的第一雷达影像进行形变分析，得到形变检测结果；
30.确定模块，用于基于所述形变检测结果与含水量的拟合关系，确定所述两个时相的第一雷达影像对应的变化信息；
31.筛选模块，用于基于所述变化信息对所述初始检测结果进行筛选，得到筛后检测结果；
32.结果输出模块，用于将所述筛后检测结果输入至预训练好的网络模型，得到所述目标管道的漏点检测结果，其中，所述网络模型为预先获取多个筛后检测结果样本，并利用所述多个筛后检测结果样本进行模型训练后而得到。
33.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述第一检测模块，包括：
34.漏点检测子模块，用于基于不同水源的雷达遥感介电特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第一检测结果；
35.极化检测子模块，用于基于不同水源的极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第二检测结果；
36.结果得到子模块，用于基于所述第一检测结果和所述第二检测结果的交集，得到初始检测结果。
37.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述基于形变检测结果与含水量的拟合关系通过预先获取得到，所述装置还包括：
38.影像获取模块，用于基于所述合成孔径雷达，获取多张第二雷达影像，其中，所述多张第二雷达影像对应同一个检测目标，所述多张第二雷达影像的时相不同；
39.含水量确定模块，用于确定每个所述第二雷达影像对应的含水量；
40.形变量获取模块，用于基于差分干涉测量技术，对每张所述第二雷达影像进行形变分析，得到每张所述第二雷达影像对应的形变量；
41.拟合模块，用于对每张所述第二雷达影像的含水量和形变量进行拟合，得到所述拟合关系。
42.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述获取模块，包括：
43.原始影像获取子模块，用于基于合成孔径雷达，获取所述目标管道的前后两个时相的原始雷达影像；
44.校准子模块，用于对所述原始雷达影像进行辐射定标和影像配准，得到校准后的雷达影像；
45.滤波子模块，用于基于滤波算法，对所述校准后的雷达影像进行降噪处理，得到第一雷达影像。
46.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述滤波算法为lee滤波算法、精致lee算法、lee sigma滤波算法、中值滤波算法及frost滤波算法中的任一种。
47.本发明提供的基于雷达遥感的管道漏点检测方法中，首先利用合成孔径雷达获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像；然后，利用先验知识，也即不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对第一雷达影像中的管道的水体进行检测，从而得到初始检测结果；随后，基于差分干涉测量技术，对两个第一雷达影像的进行形变检测，从而得到形变检测结果；接着，基于预先得到的形变检测结果与含水量的拟合关系，确定形变检测结果对应的含水量变化情况，也即两个时相的第一雷达影像对应的变化信息；之后，基于变化信息对初始检测结果进行二次筛选，从而得到筛后检测结果；最后，将筛后检测结果输入至预先训练好的网络模型，以使网络模型进行高精度地识别，进而输出漏点检测结果。基于此，本发明通过水源种类、雷达遥感介电特性、极化特性及相位信息对应的含水量变化，对管道进行了多维度的漏点检测，由此避免了因采用单一维度信息而存在的误检可能；并且，本发明实施例还基于网络模型的二次筛选/检测，从而进一步提高了漏点检测结果的准确率。
附图说明
48.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。
49.图1示出了本发明实施例提供的第一种基于雷达遥感的管道漏点检测方法的流程示意图；
50.图2示出了本发明实施例提供的第二种基于雷达遥感的管道漏点检测方法的流程示意图；
51.图3示出了本发明实施例提供的第三种基于雷达遥感的管道漏点检测方法的流程示意图；
52.图4示出了本发明实施例提供的基于雷达遥感的管道漏点检测装置的结构示意图。
具体实施方式
53.下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
54.通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
56.此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
57.除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
58.实施例1
59.请参照图1，示出了本发明实施例提供的第一种基于雷达遥感的管道漏点检测方法的流程示意图，本发明实施例提供的基于雷达遥感的管道漏点检测方法包括：
60.步骤s110，基于合成孔径雷达，获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像。
61.也即，本发明实施例将利用合成孔径雷达对地表以下的目标管道进行遥感检测，从而获取地表以下的目标管道的回波信息，即雷达影像。
62.可以理解的是，合成孔径雷达具备高分辨率成像的特性，且能有效地穿透地表掩物以检测到地表下的目标。
63.此外，需说明的是，本发明实施例中的目标管道指代管道系统或管道网。
64.另外，还可以理解的是，因合成孔径雷达成像时可能会存在相干斑噪声及其他噪声，而此类噪声将对相位分析影响。因此，为提高漏点检测精度，在本发明实施例提供的一种可行方式中，具体可参考图2，示出了本发明实施例提供的第二种基于雷达遥感的管道漏点检测方法的流程示意图，在此种可行方式下，上述步骤s110具体包括：
65.步骤s111，基于合成孔径雷达，获取所述目标管道的前后两个时相的原始雷达影像；
66.步骤s112，对所述原始雷达影像进行辐射定标和影像配准，得到校准后的雷达影像；
67.步骤s113，基于滤波算法，对所述校准后的雷达影像进行降噪处理，得到第一雷达影像。
68.也即，本发明实施例在利用合成孔径雷达执行成像后，对雷达影像进行辐射定标，以消除合成孔径雷达本身的误差以及成像角度的干扰；然后，对辐射定标处理后的两张雷达影像进行影像配准，以提高两张雷达影像的匹配质量；随后，再对影像配准后的两张雷达影像进行滤波降噪，从而抑制相干斑噪声的干扰。
69.基于此，本发明实施例使得后续步骤能基于质量较高的雷达影像完成处理，从而提高了漏点检测的精度。
70.此外，还能理解的是，在本发明实施例中，具体采用何种滤波算法为可根据实际情况设置的内容，如在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述滤波算法为lee滤波算法、精致lee算法、lee sigma滤波算法、中值滤波算法及frost滤波算法中的任一种。
71.步骤s120，基于不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到初始检测结果。
72.可以理解的是，常见的水源种类有泉水(spring)、深层承压水(artesian water)、井水(well water)、雨水(rain water)、冰山水(iceberg water)及冰川水(gracier water)。在本发明实施例中，因针对的研究目标为管道中的水源，故本发明实施例中水源的种类包括自来水、雨水、生活废水及工业污水。
73.进一步的，因不同种水源所包含的物质如盐分不同，因此不同种水源的雷达遥感介电特性存在差异，也因此，不同种类水源对应有其独有的雷达遥感介电特性。类似的，不同水源的极化特性亦与其所包含的物质存在关联，进而不同种类的水源亦对应有其独有的极化特性。
74.也因此，在未发生泄漏的情况下，不同水源的极化特性和雷达遥感介电特性应维持稳态。而当发生泄漏后，因地表下其他物质的对水源的污染而可能导致极化特性和/或雷达遥感介电特性发生变化，或是因泄漏导致管道内含水量下降进而水体包含的物质如盐分发生变化进而导致极化特性和/或雷达遥感介电特性发生变化。
75.基于此情形，本发明实施例预先进行了相关的实验验证，对不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性进行了相应研究，进而确定出地表下不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性。由此，本发明实施例将基于水源种类与其介电特性和水源种类与其极化特性，对雷达影像对应的水源种类进行介电特性和极化特性的校验，从而完成管道的漏点检测。
76.此外，还需说明的是，本发明实施例中的初始检测结果指代目标管道中存在漏点的管道，而目标管道可能存在多根管道存在泄漏，因此，初始检测结果包括一个及一个以上的管道。
77.步骤s130，基于差分干涉测量技术，对所述两个时相的第一雷达影像进行形变分析，得到形变检测结果。
78.也即，本发明实施例将基于差分干涉测量技术(dinsar，differential interferometry for synthetic aperture radar)对前后时相的雷达影像进行形变检测，以判断检测目标是否存在形态变化。需说明的是，此处检测得到的形变检测结果是指代水体的变化情况。
79.步骤s140，基于所述形变检测结果与含水量的拟合关系，确定所述两个时相的第一雷达影像对应的变化信息。
80.需理解的是，如何获取形变检测结果与含水量的拟合关系为可根据实际情况设置的内容。在一种可行方式中，前述拟合关系为通过现有技术中已揭示的内容的。
81.在本发明实施例提供的另一种可行方式中，前述拟合关系为通过样本反演而得到，也即，利用多个形变检测结果样本和每个形变检测结果样本对应的实际含水量，对含水量和形变检测结果样本进行关系拟合，从而确定不同的形变检测结果样本与实际含水量的
映射关系/拟合关系。
82.也因此，本发明实施例在利用差分干涉测量技术获取到形变检测结果，也即获取到水体的变化情况后，将根据水体的变化情况和前述映射关系/拟合关系，确定形变检测结果对应的变化信息，也即，确定形变检测结果对应的水体变化量。
83.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，变化信息为含水量的变化范围/面积和变化深度。
84.步骤s150，基于所述变化信息对所述初始检测结果进行筛选，得到筛后检测结果。
85.需理解的是，因基于雷达遥感介电特性和极化特性的漏点检测过程中，雷达遥感介电特性和极化特性均可能因非漏点地物的相似散射特性而影响，也即，初始检测结果并不准确。
86.因此，本发明实施例将基于变化信息，也即水体变化量，对初始检测结果进行筛选，以判断多个漏点对应的管道中的水体的变化量是否超过预设的阈值，若是，则认定此初始检测结果大概率为真，也即，初始检测结果对应的管道大概率存在漏水的情况。
87.此外，需说明的是，虽然本发明实施例中是步骤s150用于对步骤s120输出的初始检测结果进行筛选，但在一种可行方式中，可先利用变化信息对雷达影像进行检测，以得到相应的检测结果后，在利用此检测结果和前述步骤s120输出的初始检测结果进行并集处理，亦能得到本发明实施例中的筛后检测结果。
88.步骤s160，将所述筛后检测结果输入至预训练好的网络模型，得到所述目标管道的漏点检测结果，其中，所述网络模型为预先获取多个筛后检测结果样本，并利用所述多个筛后检测结果样本进行模型训练后而得到。
89.也即，本发明实施例为进一步的提高管道的漏点检测精度，还预先获取多个筛后检测结果和每个筛后检测结果对应的实际检测结果以作为样本，并利用样本进行模型训练，由此得到网络模型。
90.由此，在得到筛后检测结果后，本发明实施例将筛后检测结果输入至网络模型中，以使网络模型对筛后检测结果进行进一步识别/筛选，从而得到最接近真实的漏点检测结果。
91.基于此，本发明实施例通过水源种类、雷达遥感介电特性、极化特性及相位信息对应的含水量变化，对管道进行了多维度的漏点检测，由此降低了因采用单一维度信息而存在的误检概率；并且，本发明实施例还基于网络模型的二次筛选/检测，从而进一步提高了漏点检测结果的准确率。
92.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，具体可参考图3，示出了本发明实施例提供的第二种基于雷达遥感的管道漏点检测方法的流程示意图，在此种可行方式下，前述步骤s120具体包括：
93.步骤s121，基于不同水源的雷达遥感介电特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第一检测结果；
94.步骤s122，基于不同水源的极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第二检测结果；
95.步骤s123，基于所述第一检测结果和所述第二检测结果的交集，得到初始检测结果。
96.也即，本发明实施例首先将基于不同种类的水源与其雷达遥感介电特性的先验知识，对第一雷达影像出现的管道中的水体进行检测，进而根据水体的种类和水体的雷达遥感介电特性，判断二者是否与前述先验知识匹配，若不匹配，则表明可能存在泄漏现象，因而将其作为第一检测结果。需说明的是，第一检测结果为目标管道中，“可能存在泄漏现象的”至少一根管道。
97.可以理解的是，在对目标管道进行检测时，目标管道所运输的水体的种类，也即水源种类为预先知晓的情况，也即，目标管道为运输自来水、雨水、生活废水及工业污水中的一种或多种的组合，而本发明实施例中的先验知识即为自来水对应的雷达遥感介电特性、工业污水对应的雷达遥感介电特性、雨水对应的雷达遥感介电特性及生活废水对应的雷达遥感介电特性。
98.在得到第一检测结果之后，或是在生成第一检测结果的过程中，本发明实施例还将对第一雷达影像出现的管道中的水体进行检测，进而确定此水体的极化特性，之后基于极化特性相关的先验知识，也即不同水源的极化特性，判断管道中的水体对应的极化特性是否与极化特性相关的先验知识匹配，进而，将不匹配的管道作为第二检测结果。
99.最后，本发明实施例将取第一检测结果和第二检测结果的交集，从而得到基于极化特性和雷达遥感介电特性的漏点检测结果，也即初始检测结果。
100.此外，可以理解的是，步骤s121和步骤s122的执行顺序为可根据实际情况设置的内容，图2示出的顺序仅为一种可行方式中，步骤s121和步骤s122能以并发执行的顺序执行，或是步骤s121在前步骤s122在后的顺序执行，又或是步骤s122在前步骤s121在后的顺序执行。
101.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述基于形变检测结果与含水量的拟合关系通过预先获取得到，进而，所述方法还包括：
102.基于所述合成孔径雷达，获取多张第二雷达影像，其中，所述多张第二雷达影像对应同一个检测目标，所述多张第二雷达影像的时相不同；
103.确定每个所述第二雷达影像对应的含水量；
104.基于差分干涉测量技术，对每张所述第二雷达影像进行形变分析，得到每张所述第二雷达影像对应的形变量；
105.对每张所述第二雷达影像的含水量和形变量进行拟合，得到所述拟合关系。
106.也即，本发明实施例将基于反演的方式获取形变检测结果与含水量的拟合关系。具体的，首先利用合成孔径雷达对同一个目标进行多次成像，以获取多个时相不同的雷达影像，并将前述多个时相不同的雷达影像作为样本。然后，基于预先收集到的数据，确定每个样本/第二雷达影像对应的实际含水量。接着，针对每个样本，基于时相在样本前的时相在前样本，计算每个样本对应的形变量。最后，对每个样本对应的形变量和实际含水量进行拟合，由此得到实际含水量和形变量的关系。
107.实施例2
108.与本发明实施例1提供的基于雷达遥感的管道漏点检测方法相对应的，本发明实施例2还提供一种基于雷达遥感的管道漏点检测装置，参照图4，示出了本发明实施例提供的基于雷达遥感的管道漏点检测装置的结构示意图，本发明实施例提供的基于雷达遥感的管道漏点检测装置200，包括：
109.获取模块210，用于基于合成孔径雷达，获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像；
110.第一检测模块220，用于基于不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到初始检测结果；
111.第二检测模块230，用于基于差分干涉测量技术，对所述两个时相的第一雷达影像进行形变分析，得到形变检测结果；
112.确定模块240，用于基于所述形变检测结果与含水量的拟合关系，确定所述两个时相的第一雷达影像对应的变化信息；
113.筛选模块250，用于基于所述变化信息对所述初始检测结果进行筛选，得到筛后检测结果；
114.结果输出模块260，用于将所述筛后检测结果输入至预训练好的网络模型，得到所述目标管道的漏点检测结果，其中，所述网络模型为预先获取多个筛后检测结果样本，并利用所述多个筛后检测结果样本进行模型训练后而得到。
115.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述第一检测模块，包括：
116.漏点检测子模块，用于基于不同水源的雷达遥感介电特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第一检测结果；
117.极化检测子模块，用于基于不同水源的极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第二检测结果；
118.结果得到子模块，用于基于所述第一检测结果和所述第二检测结果的交集，得到初始检测结果。
119.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述基于形变检测结果与含水量的拟合关系通过预先获取得到，所述装置还包括：
120.影像获取模块，用于基于所述合成孔径雷达，获取多张第二雷达影像，其中，所述多张第二雷达影像对应同一个检测目标，所述多张第二雷达影像的时相不同；
121.含水量确定模块，用于确定每个所述第二雷达影像对应的含水量；
122.形变量获取模块，用于基于差分干涉测量技术，对每张所述第二雷达影像进行形变分析，得到每张所述第二雷达影像对应的形变量；
123.拟合模块，用于对每张所述第二雷达影像的含水量和形变量进行拟合，得到所述拟合关系。
124.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述获取模块，包括：
125.原始影像获取子模块，用于基于合成孔径雷达，获取所述目标管道的前后两个时相的原始雷达影像；
126.校准子模块，用于对所述原始雷达影像进行辐射定标和影像配准，得到校准后的雷达影像；
127.滤波子模块，用于基于滤波算法，对所述校准后的雷达影像进行降噪处理，得到第一雷达影像。
128.可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述滤波算法为lee滤波算法、精致lee算法、lee sigma滤波算法、中值滤波算法及frost滤波算法中的任一种。
129.本技术实施例提供的基于雷达遥感的管道漏点检测装置200能够实现实施例1对
应的基于雷达遥感的管道漏点检测方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
130.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器以及处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序在处理器上运行时执行如实施例1中所述的基于雷达遥感的管道漏点检测方法。
131.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序在处理器上运行时执行如实施例1中所述的基于雷达遥感的管道漏点检测方法。
132.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
133.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
134.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
135.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于雷达遥感的管道漏点检测方法，其特征在于，包括：基于合成孔径雷达，获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像；基于不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到初始检测结果；基于差分干涉测量技术，对所述两个时相的第一雷达影像进行形变分析，得到形变检测结果；基于所述形变检测结果与含水量的拟合关系，确定所述两个时相的第一雷达影像对应的变化信息；基于所述变化信息对所述初始检测结果进行筛选，得到筛后检测结果；将所述筛后检测结果输入至预训练好的网络模型，得到所述目标管道的漏点检测结果，其中，所述网络模型为预先获取多个筛后检测结果样本，并利用所述多个筛后检测结果样本进行模型训练后而得到。2.根据权利要求1所述的基于雷达遥感的管道漏点检测方法，其特征在于，所述基于不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到初始检测结果，包括：基于不同水源的雷达遥感介电特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第一检测结果；基于不同水源的极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第二检测结果；基于所述第一检测结果和所述第二检测结果的交集，得到初始检测结果。3.根据权利要求1所述的基于雷达遥感的管道漏点检测方法，其特征在于，所述基于形变检测结果与含水量的拟合关系通过预先获取得到，所述方法还包括：基于所述合成孔径雷达，获取多张第二雷达影像，其中，所述多张第二雷达影像对应同一个检测目标，所述多张第二雷达影像的时相不同；确定每个所述第二雷达影像对应的含水量；基于差分干涉测量技术，对每张所述第二雷达影像进行形变分析，得到每张所述第二雷达影像对应的形变量；对每张所述第二雷达影像的含水量和形变量进行拟合，得到所述拟合关系。4.根据权利要求1或3所述的基于雷达遥感的管道漏点检测方法，其特征在于，所述基于合成孔径雷达，获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像，包括：基于合成孔径雷达，获取所述目标管道的前后两个时相的原始雷达影像；对所述原始雷达影像进行辐射定标和影像配准，得到校准后的雷达影像；基于滤波算法，对所述校准后的雷达影像进行降噪处理，得到第一雷达影像。5.根据权利要求4所述的基于雷达遥感的管道漏点检测方法，其特征在于，所述滤波算法为lee滤波算法、精致lee算法、lee sigma滤波算法、中值滤波算法及frost滤波算法中的任一种。6.一种基于雷达遥感的管道漏点检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于基于合成孔径雷达，获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像；第一检测模块，用于基于不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到初始检测结果；
第二检测模块，用于基于差分干涉测量技术，对所述两个时相的第一雷达影像进行形变分析，得到形变检测结果；确定模块，用于基于所述形变检测结果与含水量的拟合关系，确定所述两个时相的第一雷达影像对应的变化信息；筛选模块，用于基于所述变化信息对所述初始检测结果进行筛选，得到筛后检测结果；结果输出模块，用于将所述筛后检测结果输入至预训练好的网络模型，得到所述目标管道的漏点检测结果，其中，所述网络模型为预先获取多个筛后检测结果样本，并利用所述多个筛后检测结果样本进行模型训练后而得到。7.根据权利要求6所述的基于雷达遥感的管道漏点检测装置，其特征在于，所述第一检测模块，包括：漏点检测子模块，用于基于不同水源的雷达遥感介电特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第一检测结果；极化检测子模块，用于基于不同水源的极化特性，对所述第一雷达影像进行漏点检测，得到第二检测结果；结果得到子模块，用于基于所述第一检测结果和所述第二检测结果的交集，得到初始检测结果。8.根据权利要求6所述的基于雷达遥感的管道漏点检测装置，其特征在于，所述基于形变检测结果与含水量的拟合关系通过预先获取得到，所述装置还包括：影像获取模块，用于基于所述合成孔径雷达，获取多张第二雷达影像，其中，所述多张第二雷达影像对应同一个检测目标，所述多张第二雷达影像的时相不同；含水量确定模块，用于确定每个所述第二雷达影像对应的含水量；形变量获取模块，用于基于差分干涉测量技术，对每张所述第二雷达影像进行形变分析，得到每张所述第二雷达影像对应的形变量；拟合模块，用于对每张所述第二雷达影像的含水量和形变量进行拟合，得到所述拟合关系。9.根据权利要求6或8所述的基于雷达遥感的管道漏点检测装置，其特征在于，所述获取模块，包括：原始影像获取子模块，用于基于合成孔径雷达，获取所述目标管道的前后两个时相的原始雷达影像；校准子模块，用于对所述原始雷达影像进行辐射定标和影像配准，得到校准后的雷达影像；滤波子模块，用于基于滤波算法，对所述校准后的雷达影像进行降噪处理，得到第一雷达影像。10.根据权利要求9所述的基于雷达遥感的管道漏点检测装置，其特征在于，所述滤波算法为lee滤波算法、精致lee算法、lee sigma滤波算法、中值滤波算法及frost滤波算法中的任一种。

技术总结
本发明提供一种基于雷达遥感的管道漏点检测方法和装置，涉及数据处理领域，该方法包括：利用合成孔径雷达获取目标管道的前后两个时相的第一雷达影像；利用不同水源的雷达遥感介电特性和极化特性，对第一雷达影像中的管道的水体进行检测，得到初始检测结果；基于差分干涉测量技术，对两个第一雷达影像的进行形变检测，得到形变检测结果；基于形变检测结果与含水量的拟合关系，确定两个时相的第一雷达影像对应的变化信息；基于变化信息对初始检测结果进行筛选，得到筛后检测结果；将筛后检测结果输入至预先训练好的网络模型，输出漏点检测结果。基于此，本发明对管道进行了多维度的漏点检测，由此提高了检测精度。由此提高了检测精度。由此提高了检测精度。


技术研发人员：章彭 罗天文 朱志勇 王茂洋 胡君 陈鹏举 安侠芳 张洪勇 王婷婷 李华
受保护的技术使用者：思南水务投资有限责任公司
技术研发日：2023.04.13
技术公布日：2023/8/24