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提出一种基于二值化赋范梯度特征和卷积神经网络的航空影像绝缘子自动定位方法。首先利用二值化赋范梯度分类器提取绝缘子候选窗口，而后利用卷积神经网络算法进行精细识别，获得包含绝缘子目标的窗口集，最后对高重叠度窗口集进行加权迭代合并得到最终绝缘子定位结果。采用广东电网大型无人机实际线路巡检获取的可见光影像对自动定位算法进行验证，实验结果表明，在复杂背景下绝缘子整体回调率为90.5%，定位精度为92%，证明该方法能够对复杂背景下可见光影像中的绝缘子进行有效识别定位，且算法通用性较强，可适应不同背景的可见光影像。 相似文献
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针对高压输电线构造日趋复杂且向崎岖地形延伸,给电网的检测和重构带来的诸多挑战,该文基于巡线式激光雷达点云提出了一种电力线重构方法。该方法无需复杂的滤波算法就可以快速去除地面点;按照POS数据建立提取模型将电力线点划分到不同区域,分区内电力线点数量少、线性特征明显、线数确定,因此非常有利于子导线的提取。实际线路实验验证了该文方法的可行性和有效性;实验场实验验证了该文方法在提取分裂导线方面的优越性。通过构建新的激光雷达点云采集模式,提出一种新的电力线重构方法,实现了电力线的快速提取和建模,满足了未来高压电网对精细巡检的需求。 相似文献
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针对高压输电线构造日趋复杂且向崎岖地形延伸,给电网的检测和重构带来的诸多挑战,该文基于巡线式激光雷达点云提出了一种电力线重构方法。该方法无须复杂的滤波算法就可以快速去除地面点;按照POS数据建立提取模型将电力线点划分到不同区域,分区内电力线点数量少、线性特征明显、线数确定,因此非常有利于子导线的提取。实际线路实验验证了该文方法的可行性和有效性;实验场实验验证了该文方法在提取分裂导线方面的优越性。通过构建新的激光雷达点云采集模式,提出一种新的电力线重构方法,实现了电力线的快速提取和建模,满足了未来高压电网对精细巡检的需求。 相似文献
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提出了利用标记点过程从机载激光扫描数据中直接提取建筑物的方法。该方法首先根据建筑物在点云中的几何特征建立Gibbs能量模型,通过目标的一致性建立模型的数据项,通过目标的拓扑性质等空间特性建立模型的先验项;然后,利用可逆跳转马尔科夫蒙特卡洛算法(RJMCMC)和模拟退火算法优化求解;最后,利用精细处理移除错误提取的地面点、噪声点和树木点,合并相邻的目标,实现建筑物目标的精确提取。利用3组ISPRS机载激光扫描点云进行实验,结果表明,该方法能够准确、有效地提取建筑物,具有较强的稳健性。 相似文献
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提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。 相似文献
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提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。 相似文献
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