| 集成学习和条件随机场的影像招弧角识别 |
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| 引用本文： | 宁淼福,孙阔腾,蔡玮辰,唐鑫,夏立杰.集成学习和条件随机场的影像招弧角识别[J].测绘科学,2021,46(6):114-120. |
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| 作者姓名： | 宁淼福 孙阔腾 蔡玮辰 唐鑫 夏立杰 |
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| 作者单位： | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局,广西柳州 545006 |
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| 摘 要： | 无人机巡检是目前电力部门主推的一种巡检方式,招弧角是一种重要的电网设备、但其呈现细长的几何形状特征,其测量需要优于1 cm空间分辨率的影像.为了从无人机获取的高分辨率影像上提取招弧角,该文提出了基于随机森林、集成学习、全连接条件随机场的无人机影像分类和招弧角提取方法.首先,提取了影像的12个光谱和纹理特征.接着,建立训练样本库,训练了多个独立的随机森林分类器、并形成随机森林集成模型进行影像分类.最后,利用全连接条件随机场优化分类结果.该文采用5000张无人机影像进行了实验.实验表明,该文提出方法的整体分类精度达到85.5％,招弧角识别的正确率为98.3％、完整率为74.3％,表明该方法具有潜在的工程应用价值.
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| 关 键 词： | 无人机 电力线路巡检 高分辨率遥感影像 随机森林 集成学习 条件随机场 |
Recognition of arcing horns from images using ensemble learning and conditional random field |
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| NING Miaofu,SUN Kuoteng,CAI Weichen,TANG Xin,XIA Lijie.Recognition of arcing horns from images using ensemble learning and conditional random field[J].Science of Surveying and Mapping,2021,46(6):114-120. |
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| Authors: | NING Miaofu SUN Kuoteng CAI Weichen TANG Xin XIA Lijie |
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