无人机高电压输电线路障碍物检测方法

作     者：储剑 贾云飞 CHU Jian;JIA Yunfei

作者机构：南京理工大学机械工程学院江苏南京210095 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2024年第32卷第15期

页      面：133-136,141页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：无人机 电力巡检 障碍物 检测 视觉 

摘      要：针对电力巡检无人机在高电压输电线路遇到的各种障碍物及其特点,该文提出了一种基于视觉TF-Net障碍物检测算法。该算法通过巡检无人机上的双目摄像头获取图像,并利用障碍物的几何形状和图像特征确定障碍物类型,结合摄像头和障碍物之间的位置关系计算出障碍物到无人机的距离,以判断是否会影响无人机的正常飞行。研究采用了局部敏感提取、Ghost-Group卷积单元等方法,并对神经网络进行了轻量化处理,以最大化降低功耗。实验结果表明,相对于传统的卷积算法,该算法FPS提升了10 frames/s,平均精度(mAP)提升了6%。该算法在检测精度和检测速度上较普通算法框架都有一定提升。