【摘 要】
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在无人机输电线路巡检中,因搭载相机的广角限制,不能拍摄整个输电通道的全景图,为了获得整个输电通道的广视角大比例尺全景图,对无人机拍摄的图像进行拼接十分有必要。同时作为输电线路重要组成部分的绝缘子对电力系统运行的安全有着至关重要的影响,为了更好地利用拍摄图像中包含的信息,对拼接完成后的图像内包含的绝缘子进行精确定位,能在一定程度上减轻巡检人员对于绝缘子故障判断的工作量,对维护电力系统安全具有重要意义
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在无人机输电线路巡检中,因搭载相机的广角限制,不能拍摄整个输电通道的全景图,为了获得整个输电通道的广视角大比例尺全景图,对无人机拍摄的图像进行拼接十分有必要。同时作为输电线路重要组成部分的绝缘子对电力系统运行的安全有着至关重要的影响,为了更好地利用拍摄图像中包含的信息,对拼接完成后的图像内包含的绝缘子进行精确定位,能在一定程度上减轻巡检人员对于绝缘子故障判断的工作量,对维护电力系统安全具有重要意义。本文做了如下研究工作:1、分析图像预处理的相关方法,确定采用双边滤波法对图像像素灰度值进行再分配;然后采用直方图均衡化增强方法对图像的重要信息进行增强处理,得到了比较理想的实验结果。2、提出一种基于改进SIFT的输电线路无人机航拍图像拼接算法,首先用SIFT算法提取图像中的特征点,然后在特征点描述阶段,引入LATCH描述符对特征点进行描述,接着利用随机抽样一致性算法进行特征点提纯,最后采用平移单应性矩阵解决图像拼接后出现黑线的问题。实验结果表明本文提出的算法具有较好的实时性和较高的精确度。3、在绝缘子识别阶段提出引入Aug FPN和CBAM两个模块,使图像在融合前,各个特征图间的语义差异有所缩减,充分发挥残差特征,实现比率同等的图片信息的对比与提取,减少在最高层中出现的信息丢失,选择聚焦位置,产生更具分辨性的特征表示,使搜索聚焦在图像的特定区域。通过与原始YOLOv5s进行实验对比,改进后的YOLOv5s有效提升了目标检测的精度,能够更好地识别绝缘子。
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