【摘 要】
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鸟害是威胁我国输电线路安全稳定运行的重要因素之一。近年来中国架空输电线路发生鸟害故障的次数呈逐年增加的趋势,据此本文提出了一种鸟巢识别中的无人机优化巡检准则。本
【机 构】
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广东工业大学,华南理工大学,广东工业大学
【基金项目】
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广东省2020年科技创新战略专项资金(“攀登计划”专项资金)“基于优化深度卷积神经网络的图像组合识别智能控制系统”(项目编号:pdjh2020b0182)
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鸟害是威胁我国输电线路安全稳定运行的重要因素之一。近年来中国架空输电线路发生鸟害故障的次数呈逐年增加的趋势,据此本文提出了一种鸟巢识别中的无人机优化巡检准则。本文主要采用Hough算法提取无人机巡检图像特征以识别杆塔;在杆塔识别区,提取颜色纹理特征以识别鸟巢。本文针对无人机巡检鸟巢漏检问题,利用三维建模软件SolidWorks,建立伞型高压杆塔与鸟巢的三维仿真模型,从而提炼出鸟巢识别中的一种无人机优化拍摄准则。该准则能有效降低杆塔遮挡对鸟巢检测的干扰影响,从而达到提高鸟巢检测灵敏性的目的。
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