基于特征检测的航拍图像电力线提取方法

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中电力线特征的基础上,针对单一Ratio算子和Hough变换提取电力线效率低、效果差的不足,提出一种基于特征检测的电力线提取算法.首先,运用Ratio算子检测直线像素点并运用Hough变换的方法提取图像中的直线信息;然后,运用特征检测算法对电力线进行提取;最后,通过实验验证了所提算法能够从复杂的自然背景中完整提取电力线,同时能有效避免漏检、误检等情况,并有较好的噪声抑制能力.该研究为电力线典型故障的检测识别提供了有力支撑,具有较好的工程应用价值.     

基于LSD与统计分析的航拍图像电力线提取方法

针对现有电力线提取算法在复杂场景环境下准确率低、稳定性差的问题,提出了一种基于直线段检测(LSD)与统计分析的航拍图像电力线提取方法。首先利用LSD算法提取图像线段基元,统计分析确定电力线主方向,剔除非主方向的干扰线段,构建电力线线段基元池;然后根据侧向距离对线段基元进行分组与二次筛选,确定电力线基元组;最后通过拟合线段基元实现电力线的提取。实验结果表明,该算法可以有效抑制航拍图像背景的干扰,实现直线型电力线检测与悬链型电力线的检测,具有准确率高、稳定性好等优点。     

从机载激光雷达数据中提取电力线研究进展

介绍了国内外激光雷达测量技术在电网工程中的应用成果,并以电力线提取的基本流程为主线,详细阐述了国内外近几年提取电力线的已有方法,并对各个方法进行分析评价,最后展望了激光雷达技术应用于电力线提取的前景．     

基于LiDAR点云数据的电力线自动提取技术研究

随着智能电网建设的大规模开展,对电网快速、高精度勘测、巡查和可视化管理提出了巨大的应用需求。本文提出了基于输电线路LiDAR点云数据自动提取电力线的思路与方法,对基于LiDAR的电力线提取精度进行了试验评定,表明基于LiDAR可快速高精度建立三维数字电网数据库,满足智能电网应用要求。     

基于混沌粒子群优化算法的电力线检测

提出了一种基于混沌粒子群的直线检测算法,并将其应用于电力线自动检测.首先利用Sobel算子对图像进行边缘检测得到候选边缘点;然后从中随机选择若干点对作为初始粒子,每个粒子代表一条直线,并以与其共线的候选边缘点的数目作为其适应度值,迭代过程中用混沌粒子替代最差粒子;最后选择适应度值最高的粒子作为所要检测的直线.实验结果表明:与Hough变换等算法相比,该算法可以有效减少重复计算,提高检测效率和准确率.     

基于信息熵的自适应高斯金字塔的 LSD 算法改进

针对 LSD(Line Segment Detector)算法在对图像中连续的边缘进行提取时, 结果中常常呈现线段不连续的问题, 提出一种基于信息熵的自适应高斯金字塔的 LSD 改进算法。 该算法首先通过计算处理后的图像与原图之间的互信息熵, 确定高斯金字塔的层数与层内图像数量, 构建出自适应高斯金字塔; 其次使用改进的大津阈值, 根据图像的梯度峰值将图像分割成不同区域并计算相应梯度阈值, 分离出图像背景; 最后根据梯度角度寻找线段, 并通过赫尔姆霍兹准则验证线段。 仿真结果表明, 该算法解决了 LSD 算法提取线段不连续的问题;与其他流行算法 Hough 变换(Hough Transform)、 PPHT(Progressive Probabilistic Hough Transform)、 LSWMS(Line Segment detection using Weighted Mean Shift)、 LSD、 EDLines 比较, 能提取出更多有意义的线段。     

基于ICA算法和尺度优化的无人机影像树冠提取方法

针对高分辨率遥感影像进行树冠提取时所遇到的由各类地物之间的相关性和复杂性带来的地物提取难点,将独立分量分析算法和尺度优化法结合进行树冠提取研究.首先,通过独立分量分析算法优化高分辨率遥感影像,去除地物波谱信息之间的相关性,并将ICA变换得到的特征值作为波段加权的权重;再通过改进的最优尺度计算模型选择最优的分割尺度;最后通过对树冠提取的平均精度评价该改进的计算模型.将本研究方法与单纯尺度优化法实验对比分析,结果表明:本文方法有利于降低"同谱异物"和"同物异谱"以及树冠连冠现象,提高树冠信息提取的精度,并可有效避免人为确定分割尺度的主观性和低效性.     

基于机载LiDAR系统的电力线点云提取方法研究

针对野外地形高度起伏大、走向复杂、杆塔形式多样且点云密度不均匀等造成电力线点云提取精度低的问题,文章提出一种自动化精度高的新型电力线点云提取方法。根据电力线走向对整体点云进行分块处理;使用迭代高程阈值法计算得到最佳高程分割阈值,将地面点、地物点与电力线点进行分割;采用DBSCAN密度聚类法聚类出杆塔点并进行剔除,对于误分到杆塔点的部分电力线点结合点云高程搜索进一步提取出来;使用欧式聚类法对单根电力线点进行精提取。实际输电线路点云数据实验表明,该方法电力线总提取精度为99%,实现了电力线点云的自动、高效提取,可满足实际电力巡检生产需求。     

海上航拍图像目标定位算法的数据采集

为实现海上航拍图像目标定位,必须实时采集有关定位数据.根据海上航拍图像目标定位算法所需数据,全面分析了定位算法相关数据的分类,提出了相关数据的采集方法,并从实际应用的角度阐述了采集设备的选型原则.为海上航拍图像目标定位算法应用、实现海上航拍图像目标定位提出了数据的采集方法,并提出了采集设备的选型方案.     

复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法

针对传统电力线自动提取方法提取复杂地形下电力线效果较差的不足,从输电走廊机载激光雷达点云数据特征出发,在分析复杂地形下传统方法提取电力线问题的基础上,提出了一种电力线自动提取的新方法,并应用实际线路点云数据进行了可行性验证.所提方法首先通过空间划分将长距离、复杂地形转换为多个小距离尺度空间组合,基于子空间特征的差异化高程阈值分割算法实现地物点分离,解决了传统单一高程阈值分割法不能有效识别电力线与地物点高程重叠的不足,然后利用高程密度分割算法实现杆塔定位与电力线提取,并提高算法效率.案例试验结果表明,所提出的方法能实现复杂地形下和平坦地形下的电力线准确自动提取,且提取的正确率高,算法效率较好,提出的算法可用于工程.     

基于HSV色彩空间和Otsu算法的无人机影像植被覆盖度自动提取

随着无人机遥感技术的不断发展和普及,其在生态学等领域中的应用已成为当前研究热点。植被覆盖度信息提取是无人机遥感的重要应用领域之一,然而目前无人机影像的植被覆盖度提取存在阈值难以选取、耗费时间过长等问题。为提高植被覆盖度提取的精度和速度,本文提出一种基于HSV色彩空间与Otsu算法的图像分割方法。该方法将无人机影像进行色彩空间变换,在HSV色彩空间中提取H分量并结合Otsu阈值分割方法,全程快速自动地完成植被覆盖度提取。实验结果表明,Otsu算法能显著缩短植被覆盖度提取时间,且提取精度较高,并且在结合HSV色彩空间时,准确度更高,对比传统植被覆盖度阈值提取有较为明显的优势,提高了植被覆盖度提取的时效性。     

一种基于ORB算法的无人机影像匹配

针对无人机影像局部区域特征点探测难度大,导致无人机影像匹配效果不佳等问题,通过引入BEBLID算法构建高效的二值描述符,提升了影像匹配率。该算法首先采用ORB算法检测特征点,其次采用FLANN快速搜索筛选特征点,最后利用BEBLID描述符以及采用RANSAC算法剔除误匹配,从而实现了无人机影像的高精度匹配。试验结果表明:在保证有足够特征点对的前提下,将ORB+BEBLID算法应用于两组无人机影像匹配中,影像匹配率分别为81.97%和89.72%,相比ORB算法分别提高13.60%和9.90%。验证了ORB+BEBLID算法在无人机影像匹配中的有效性,获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。     

基于改进RCF和无人机影像的电力线检测研究

在电力线无人机自动巡检中,电力线边缘检测对提高输电线路检测精度有重要作用。目前,常用的RCF（Richer Convolutional Features for edge detection）算法在复杂背景下检测电力线时存在边缘模糊、在较低阶段产生的特征图包含太多噪声并在融合特征图时丢失多尺度信息等问题。对此,本文对RCF算法进行改进：1）使用具有平移不变性的下采样技术增强模型的鲁棒性;2）在RCF主干网络中引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）机制,提高模型对电力线特征的表达能力;3）在RCF的侧输出网络中加入级联网络,借助基于通道注意力机制的多尺度特征融合模块对特征图进行融合,从而获得更优异的细节保持效果。实验结果表明：改进模型的最优数据集规模（Optimal Dataset Scale）、最佳图像比例（Optimal Image Scale）和平均精度（Average Precision）分别提高了0.7%、1.3%和1.7%,改进模型的检测结果噪声数量少、电力线更加清晰准确。     

基于轻量级Fast-Unet网络的航拍图像电力线快速精确分割

为了满足光学航拍图像中电力线检测的实时性和高精度,提出了一种轻量级Fast-Unet网络电力线检测方法.它以Unet语义分割网络为基础,添加金字塔池化结构增强特征上下文信息的融合.设计深度可分离残差卷积运算,增加了网络深度且进一步减少了网络参数量.使用多损失函数训练Fast-Unet网络,缓解图像中前景与背景类别分布极...     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

基于特殊点提取方法的签名验证算法

介绍签名验证系统的构成和工作原理,并在此基础上提出了一种基于签名笔迹稽咪动态特征的签名验证算法。     

基于航拍图像的道路提取算法

针对航拍图像中的检测道路问题,提出了一种多方法融合的道路提取算法.该算法根据建立的颜色模型,应用图像分析技术分析道路的连接特性和宽度特征.运用Hough变换提取图像中道路像素,使用交集处理方法去除图像中的噪声.通过道路阴影颜色分析,噪声分类处理以及道路修复等技术,快速高效地从复杂的航拍图像中提取出道路.实验结果表明,与现有的道路检测方法相比,该算法具有检测准确、效率高等优点.     

改进动态蚁群算法在低压电力线载波通信动态路由中的应用研究

从提高通信可靠性的角度出发,探讨了低压电力线载波动态路由问题,采用一种新的改进动态路由算法。该方法从局部更新规则和全局更新规则两方面对基本蚁群算法进行改进,引入了局部最差路径和全局最差路径概念,提高了动态路由搜索的准确度和效率。仿真和实验结果表明该方法在节点个数较多时,随着迭代次数的增加寻找最佳路径时较稳定。     

基于生成树的低压电力线载波的STTDA算法

针对低压电力线载波网络拓扑发现问题,以连通图的方式表达并分析智能电表节点以及节点间的关系,利用生成树集合演绎树的变化过程来完成通信网络拓扑发现,给出了节点关系的判定规则,提出一种基于生成树的低压PLC网络拓扑发现算法(STTDA),通过实验分析了STTDA算法的关键因素及实现效率.     

低压电力线载波通信组网方法研究

近年来,随着科学技术日新月异,通信已成为人们生产生活不可缺少的一部分,而电力线载波PLC( PowerLine Carrier)技术作为通信系统中的研究热点,倍受关注.随着电力通信系统的快速发展,供电网络普及完善,覆盖面积广,如何利用好普及广泛的电力线网络资源,并在电力线上传输可靠稳定高速的数据流,正受到越来越广泛关注和研究.电力线载波研究领域广泛,应用前景可观,但由于电力线的衰减及噪声特性,其通信距离受限,通信质量及可靠性相对较差,基于此特点,提出将蚁群算法主要思想应用于电力线载波通信中,通过组建通信网络模型,对线路进行优化,提高通信可靠性及系统的抗干扰能力.