简介:我是一架多功能微型航拍飞机,我的主人是滨江小学一个名叫李守恒的五年级小学生。听说主人的学校非常漂亮,我终于也有机会去见一见了。一个雨过天晴的日子,主人带我来到了他的学校,他把我放到了草坪上,按下'开始'按钮,我便转动四个螺旋桨,缓缓升向天空。第一个映入眼帘的是一片绿色的草地。刚刚下过雨,草叶上还沾着晶莹的水珠,在阳光下闪闪发光,草坪像被洗过似的,干净极了。其实这只是一
简介:摘要电力的应用已经渗透到了我们生活中的各个方面,而电力资源主要集中在人迹罕至的区域,要将电力资源充分的利用就需要进行远距离输电,故输电线路在电力系统中具有十分重要的作用。随着无人机和计算机技术的飞速发展,我们可以通过无人机搭载的成像设备获取到输电线路的图像数据,进而通过图像处理技术分析出输电线路上的安全隐患和实现无人机的自主导航飞行等。在本文中我们提出了一种基于无人机航拍高分辨率图像的输电线路检测方法。首先,我们对高分图像进行LSD直线段检测,对输入图像中潜在直线段区域进行检测和分析,提取出疑似的电力线区域;第二,我们线段的角度为特征使用无监督的高斯聚类算法和线段之间位置关系聚类的算法得到图像中候选的输电线路目标;第三,我们提出了图像中直线密度的算子,来滤除图像中虚假的输电线路目标;实验结果表明我们提出的算法在无人机拍摄的实际场景高分辨图像上的电力线识别率能够达到98%,且能够达到实时检测的要求。
简介:摘要:目的:利用无人机(UAV)巡检识别航拍图像中的工程车辆对于减少电力安全事故的发生具有重要意义。采用人工提取特征的经典模式识别方法或YOLOv5等深度学习算法识别无人机电力巡检航拍图像中的工程车辆,存在识别精度不高、模型参数规模过大等问题。为解决以上问题,采用一种基于胶囊网络识别航拍图像识别方法。方法对原有的胶囊网络进行多层次稠密连通模型的改进,使其能从图像中提取出更多的工程车辆特征;对胶囊网络的动态路由算法进行改进,增强其抗扰动能力;研究不同的网络结构、不同的路径选择方法等因素对系统性能的影响,寻找具有较大辨识精度的参数。结果:1)网络层数对人脸的识别精度有较大影响,但是两者的相关性不是单一的。在本研究的实际情况下,5层胶囊网络的识别精度是最好的;另外,动态路由算法改进与否并不会影响识别准确率跟随网络层数的变化趋势。2)随着胶囊网络层数的增大,识别率下降,但并没有显著地增大参数的大小,并且其大小与mAP的大小没有显著的关系。结论:所提出的算法不仅能提高识别精度,而且所用的参数尺度也很小,为无人机在机载端识别目标物奠定基础。