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实现复杂场景下航拍图像的端到端电力线提取是电力线无人机检测的关键。本文通过分析基于深度学习的电力线实例分割实现存在的问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的电力线自动提取算法。首先,根据电力线的线性特征,提出一种线性IoU计算方法,改进Mask R-CNN原有的IoU计算,提高电力线提取性能;然后,将改进后的网络在电力线数据集上进行训练,得到电力线粗提取结果;最后,通过线段编组拟合算法,对粗提取结果进行聚类拟合,以解决电力线断裂和误检的问题。试验结果表明,所提方法能从环境复杂的无人机航拍图像中较为准确地提取完整的电力线。 相似文献
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背景复杂下航拍图像的电力线识别算法 总被引：2，自引：0，他引：2
如何从具有复杂背景的无人机航拍图像中完整准确地识别出电力线已成为电力线无人巡检的关键问题之一。本文通过分析航拍图像中电力线的特征,提出了一种复杂背景下电力线检测和识别的新算法。首先对原始图像进行直方图均衡化处理,改善图像的对比度;然后使用由LoG算子改进的边缘绘图-参数自由（EDPF）算法对航拍图像进行边缘检测,滤除背景噪声,并检测出电力线边缘;最后利用Radon变换和先验知识完整提取出图像中的电力线。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子与Hough变换的结合方法、LSD算法的识别准确率更高,识别效果更完整,稳健性更好。 相似文献
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