[发明专利]一种基于飞行器悬停状态的输电杆塔自主扫描方法

摘要

本发明公开了一种基于飞行器悬停状态的输电杆塔自主扫描方法，包括离线深度学习步骤、在线自主扫描步骤和在线自动高清成像步骤，离线深度学习步骤采用深度学习方法在线实时定位输电杆塔，通过杆塔区域信息和POS信息反馈控制吊舱，实现输电杆塔的自主扫描，使用深度卷积神经网络自动学习并刻画出多种电力元件的内在多级特征并逐级抽象，达到同时实现特征学习和分类检测的目的，有效解决传统特征提取方法对特征学习和分类检测难以同时达到最佳检测效果等问题，实现多目标的在线实时检测；本发明在多目标识别的基础上引入信息反馈机制，自动控制载荷，调整成像设备试场，实现电力元件的高清成像，有效改善成像质量。

主权项

1.一种基于飞行器悬停状态的输电杆塔自主扫描方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步、离线深度学习：对带标签的原始图像，分别进行杆塔识别模型和多目标检测模型的训练，两种训练均采用深度卷积神经网络，杆塔识别模型训练的输入数据是带有杆塔标签和背景标签的图像数据，多目标检测模型训练的输入数据是带有各种电力元件标签和背景标签的图像数据；第二步、在线自主扫描：通过步骤2)得到杆塔识别模型，结合杆塔区域与杆塔POS信息，在人工干预下得到输电杆塔自主扫描路线；第三步、在线自动高清成像：通过步骤2)得到电力元件多目标识别模型，结合元件的定位信息和吊舱姿态信息，反馈控制成像设备进行高清成像。