[发明专利]一种基于多传感器融合的远距离高压线发现方法有效

专利信息
申请号: 201910924503.0 申请日: 2019-09-27
公开(公告)号: CN110618424B 公开(公告)日: 2021-09-21
发明(设计)人: 暴雨;徐成华;赵军辉;魏育成 申请(专利权)人: 中科九度(北京)空间信息技术有限责任公司
主分类号: G01S13/86 分类号: G01S13/86;G01S13/88;G01S13/933;G01S17/87;G01S17/933;G01S7/41;G01S7/48
代理公司: 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 代理人: 姜京润
地址: 100089 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于多传感器融合的远距离高压线发现方法,具体步骤为:1)输入帧及降噪处理:对输入的视频流进行分帧处理,并初步降噪,得到高质量的图像;2)检测高压线塔:采用YOLO端到端训练网络进行;3)塔间预连线;4)毫米波雷达传感器、激光雷达传感器的有向性检测;5)构建精准高压电线区域。本方法识别高压线塔以及其关键零部件,描绘高压线可能存在区域,避免了图像算法无法工作的情况。同时,融合多源传感器的信号,通过预连线技术指引毫米波、激光雷达等传感器的探测方向,随着距离的靠近,逐渐生成可信度高的高压线存在区域,大大提高了检测精确性,在航空或安全防护方面具有重要意义。
搜索关键词: 一种 基于 传感器 融合 远距离 高压线 发现 方法
【主权项】:
1.一种基于多传感器融合的远距离高压线发现方法,其特征在于:所述方法的具体步骤为:/n1)输入帧及降噪处理:以机载传感器采集的视频流作为输入,通过算法对输入的视频流进行分帧处理,并初步降噪,得到高质量的图像;/n2)检测高压线塔:将步骤1)分帧处理后的帧,采用目标检测神经网络进行关键目标检测;目标检测神经网络采用YOLO端到端训练网络,训练前将训练数据标注好,由该网络使用标注好的图像进行训练,输出原始输入帧图像、目标所在位置的标定框信息、目标类别信息、置信度,最终,在高压线塔上选出框定目标的最优框;其中,标定框信息为四维标定框,以(x,y,w,h)表示,即目标中心点的坐标x、y以及框的宽度w、高度h;/n3)塔间预连线:基于先验知识,在高压线塔的塔间建立预连线,即在最优框间预连线;/n当距离较远时,塔间的预连线为塔尖部分之间的连线,由式子Ⅱ所示:/n{a1,b1,c1...}->{a2,b2,c2...}...式子Ⅱ/n当距离较近时,塔间的预连线为塔上元器件之间的连线,由式子Ⅲ所示:/n{a1}->{a2}...式子Ⅲ/n在式子Ⅱ和式子Ⅲ中,字母元素代表塔上元器件,数字下标为塔的标签,符号->表示对应关系;/n4)毫米波雷达传感器、激光雷达传感器的有向性检测:通过步骤3)的预测,探知到高压线的大体方位,作位置导引输入中央处理器,中央处理器将位置信息解算为控制信号,控制毫米波雷达传感器、激光雷达传感器的旋转方向和角度,使之探测范围聚焦到指定区域;毫米波雷达传感器、激光雷达传感器探测到的信息由数据数据融合模块接收并进行信息汇聚,输入到下一个环节;/n5)构建精准高压电线区域:由毫米波雷达传感器、激光雷达传感器、光电传感器共同组成多源传感器,多源传感器得到的信息以图的形式传递,对传递的图在空间以及时间上做对齐操作;其中,光电传感器提供RGB图像,辅助激光雷达传感器进行物体类别的判断,毫米波雷达传感器反馈深度、速度和方位信息;/n通过对对齐后的图像进行融合,对应到单一物体,得到最终的物体类别、深度和位置信息,构造出该置信度的高压线区域,完成远距离高压线发现;置信度度量方法如公式Ⅳ所示:/n
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