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电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法

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北京航空航天大学学报 2022年第4期48卷 586-594页

作者：冯雪杜猛俊向新宇钱锦张敏国网浙江省电力有限公司杭州供电公司杭州310000

随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并... 详细信息

随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法(MTTS_UAV)。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差(APE)和平均重叠率(AOR)分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。

关键词：目标追踪目标检测深度学习无人机视觉电力场景

基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断方法

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制造业自动化 2022年第10期44卷 192-195页

作者：袁毅何旭国网铜陵供电公司铜陵244000 上海电力大学上海200090

无人机巡检时若不能准确判断与障碍物之间的安全距离,易造成碰撞导致坠机事故。研究一种基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断方法,通过无人机双目视觉系统采集障碍物的左右图像,在预处理的基础上,检测障碍物轮廓。提取障碍物... 详细信息

无人机巡检时若不能准确判断与障碍物之间的安全距离,易造成碰撞导致坠机事故。研究一种基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断方法,通过无人机双目视觉系统采集障碍物的左右图像,在预处理的基础上,检测障碍物轮廓。提取障碍物左右图像特征点并实施立体匹配,结合双目视觉成像原理,求出障碍物的三维坐标,以此获得障碍物与无人机之间的实际距离。基于障碍物轮廓确定避障边界线,对比实际距离与边界线,实现基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断。结果表明:无人机避障拐点与障碍物之间的距离均大于,且靠近0.5m,由此说明所研究方法应用下,无人机均在靠近0.5m避障边界线时进行了安全躲避,而其他三种方法则存在过早避障或过晚避障的情况,安全距离诊断存在较大的误差同时表明了所研究方法的有效性。

关键词：无人机视觉电力巡检线路轮廓检测立体匹配障碍物三维坐标安全距离

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基于视觉延时补偿的无人机室内实时导航系统

动力学与控制学报 2022年第1期20卷 78-84页

作者：许承宇徐绍凯中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所洛阳471000 普联技术有限公司杭州310000

在无人机视觉辅助惯性导航系统中,不确定延时的图像数据在无人机室内导航中是无法满足与其他传感器同步要求的,因此准确估计视觉传感器与惯性测量单元(IMU)之间的相对延时是非常重要的.本文提出了一种可以有效估计图像延时的方法,并根... 详细信息

在无人机视觉辅助惯性导航系统中,不确定延时的图像数据在无人机室内导航中是无法满足与其他传感器同步要求的,因此准确估计视觉传感器与惯性测量单元(IMU)之间的相对延时是非常重要的.本文提出了一种可以有效估计图像延时的方法,并根据延时进行视觉数据的延时补偿,最后利用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现IMU数据与视觉数据的融合,从而估计出无人机的实时位姿和速度.通过软件仿真和在无人机平台上的实验验证结果表明,该方法能准确地估计延时,使室内实时导航的定位性能得到明显改善.

关键词：无人机视觉图像处理延时补偿实时导航

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基于无人机视觉的起重机表面裂纹检测方法

测控技术 2022年第4期41卷 28-34,75页

作者：周前飞丁树庆冯月贵庆光蔚胡静波南京市特种设备安全监督检验研究院江苏南京210000

为解决起重机高空金属结构不可达部位裂纹的远程可视化检测难题,提出一种基于无人机视觉的结构表面裂纹检测与识别方法。通过搭载高分辨率可见光相机的倒置式无人机检测平台,全方位采集大型起重机复杂钢结构表面图像;采用Faster R-CNN... 详细信息

为解决起重机高空金属结构不可达部位裂纹的远程可视化检测难题,提出一种基于无人机视觉的结构表面裂纹检测与识别方法。通过搭载高分辨率可见光相机的倒置式无人机检测平台,全方位采集大型起重机复杂钢结构表面图像;采用Faster R-CNN深度神经网络算法分类检测是否有裂纹缺陷,并以缺陷最小外接矩形框标记其位置;对检测出的裂纹目标框区域,利用最大熵阈值分割、Canny边缘检测、投影特征提取和骨架提取等方法,对裂纹长度、宽度、面积、长宽比等参数进行识别,并为长宽比和面积设置一定阈值,去除漆膜开裂和水渍等伪裂纹缺陷。实验结果表明,Faster R-CNN裂纹检测算法准确率达到95.4%,速度达到2 f/s,同时裂纹宽度识别误差约为5.84%,实现了起重机结构表面疲劳裂纹的远程自动化检测。

关键词：无人机视觉表面裂纹深度神经网络图像识别

基于无人机智能视觉的大型特种设备表面缺陷检测

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无损检测 2023年第12期45卷 68-73页

作者：马金鑫杜伟鑫袁昊赵逸飞杨学才中国矿业大学化工学院徐州221116 中国矿业大学安全工程学院徐州221116

为解决大型特种设备不可达部位表面缺陷检测的难题,提出了一种利用无人机检测和识别表面裂纹的方法。首先利用搭载着双云台的无人机检测装置,对罐区围堰墙面以及高空建筑物墙面等目标的表面图像进行全方位采集;然后用Faster R-CNN深度... 详细信息

为解决大型特种设备不可达部位表面缺陷检测的难题,提出了一种利用无人机检测和识别表面裂纹的方法。首先利用搭载着双云台的无人机检测装置,对罐区围堰墙面以及高空建筑物墙面等目标的表面图像进行全方位采集;然后用Faster R-CNN深度学习神经网络算法对采集到的图像进行分类,确定检测图像中是否存在裂纹缺陷;最后对检测出的裂纹目标框区域进行形态学处理。检测结果表明,Faster R-CNN算法的裂纹检测准确率达95.74%,同时裂纹宽度识别误差约为3.9%,长度误差约为5.3%,实现了罐区围堰墙面以及高空建筑物墙面的远程自动化检测。

关键词：大型特种设备无人机视觉表面缺陷 Faster R-CNN 形态学处理

无人机视觉下基于改进OTSU的负障碍物检测

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计算机应用与软件 2020年第9期37卷 105-110页

作者：付浩龙赵津席阿行刘东杰刘子豪贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

基于无人车的传统负障碍物检测方法因观测角度有限导致检测速度较慢。针对该问题,提出一种无人机视觉下基于改进OTSU的负障碍物检测方法。使用无人机从较高视野位置增加观测角度并获取负障碍物图像;利用图像方差与权重系数对OTSU算法进... 详细信息

基于无人车的传统负障碍物检测方法因观测角度有限导致检测速度较慢。针对该问题,提出一种无人机视觉下基于改进OTSU的负障碍物检测方法。使用无人机从较高视野位置增加观测角度并获取负障碍物图像;利用图像方差与权重系数对OTSU算法进行改进,获取图像分割的最佳结果,从而得到准确的负障碍物区域。实验结果表明,与传统的OTSU算法以及其他改进算法相比,该方法能获得更好的图像分割结果,为负障碍物区域定位提供良好的基础。

关键词：负障碍检测改进OTSU 无人机视觉图像分割

基于深度学习技术的智能化无人机视觉系统设计

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信息与电脑 2023年第24期35卷 1-3页

作者：吕永华淮安市高级职业技术学校江苏淮安223005

传统无人机无法实现数据信息的智能化处理,处理结果不精准,给工作的顺利开展造成了影响。为了解决此问题,文章基于深度学习技术研究智能化无人机视觉系统的设计思路。将深度学习技术应用在无人机智能化中的协同神经网络思想,能够优化无... 详细信息

传统无人机无法实现数据信息的智能化处理,处理结果不精准,给工作的顺利开展造成了影响。为了解决此问题,文章基于深度学习技术研究智能化无人机视觉系统的设计思路。将深度学习技术应用在无人机智能化中的协同神经网络思想,能够优化无人机的飞行控制、目标识别、障碍规避、智能监测等,降低实现难度。

关键词：深度学习技术无人机视觉智能化

基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断方法研究

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电力设备管理 2023年第11期 183-185页

作者：薛迪青岛佰特安装工程有限公司

本文提出了一种基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断方法。该方法利用无人机搭载的摄像头实时拍摄巡检线路图像,利用计算机视觉技术提取出电力线路、杆塔和周围环境等信息,并通过距离计算、图像分析等方法判断巡检线路的安全... 详细信息

本文提出了一种基于无人机视觉的电力巡检线路安全距离自动诊断方法。该方法利用无人机搭载的摄像头实时拍摄巡检线路图像,利用计算机视觉技术提取出电力线路、杆塔和周围环境等信息,并通过距离计算、图像分析等方法判断巡检线路的安全距离是否符合标准要求。通过试验结果表明,该方法可以快速、准确地诊断电力巡检线路的安全距离,具有较高的实用性和应用价值。

关键词：无人机视觉电力巡检安全距离自动诊断计算机视觉

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无人机视觉目标跟踪算法研究

无人机视觉目标跟踪算法研究

作者：杨安喆北京工业大学

学位级别：硕士

装备高质量拍摄设备的无人机由于轻便、灵活、隐蔽性好等优势被广泛应用到智慧交通、物流运输、电影拍摄、军事侦查、灾害监测等方面。视觉目标跟踪技术是无人机应用的关键技术之一,它能够极大增强无人机的自主性和智能性。飞速发展的... 详细信息

装备高质量拍摄设备的无人机由于轻便、灵活、隐蔽性好等优势被广泛应用到智慧交通、物流运输、电影拍摄、军事侦查、灾害监测等方面。视觉目标跟踪技术是无人机应用的关键技术之一,它能够极大增强无人机的自主性和智能性。飞速发展的计算机视觉技术在处理各项视觉任务时有着优越的性能,但由于无人机所拍摄的视频存在多种挑战,如遮挡、形变、尺度变化、背景干扰等,导致传统算法并不适合于处理无人机所拍摄的视频和图像。因此,研究准确、高效、适合于无人机视频的视觉目标跟踪算法对无人机的应用具有重要的意义。论文研究基于无人机视觉的目标跟踪算法,主要的研究工作如下:(1)针对无人机飞行过程中高度不断变化而导致目标发生严重尺度变化的情况,提出一种基于gcForest的多尺度快速无人机目标跟踪算法。使用gcForest决策树森林网络代替传统卷积网络提取特征,有效降低了网络复杂度,提升了算法运行效率。然后,使用多尺度变化方法丰富目标样本信息,在网络的输入层增加三个尺度输入通道以适应多尺度图像的输入,克服尺度问题且提升网络对目标特征表达的精确性。最后,使用压缩感知理论进行特征降维,进一步提升计算效率并减小特征冗余度。实验结果表明,该算法在各种无人机常见飞行场景下都能够实现稳定跟踪,并能有效提升跟踪速度,尤其是在尺度变化场景中能够有效提升跟踪准确率,符合无人机实际任务场景需要。(2)针对无人机视频背景复杂、跟踪目标周围存在相似物体干扰的情况,提出了一种Octave卷积的无人机抗目标干扰跟踪算法。设计了一种时空相关的损失函数,充分考虑前一帧的目标位置信息,通过距离惩罚来降低相似物体对位置判断的影响。然后使用Octave卷积代替传统卷积提升网络计算效率并优化内存占用,为跟踪算法提供更有效的模型。实验结果表明,该算法在各种无人机常见飞行场景下能够稳定跟踪目标,有效降低相似物体对跟踪性能的影响。(3)针对无人机视频中目标易发生形态变化、易被遮挡等问题,提出了一种遮挡和形变场景下的无人机目标跟踪算法。该算法设计了一个5阶Siamese网络,双通道网络提取模板特征和当前帧特征,为提升目标模板的准确性结合Siamese网络特点和自适应策略构建了自适应网络模型。然后根据所构建的模板图像集对每一帧所预测的目标进行处理优化,同时引入回归模型提升预测精确度。实验结果表明,该算法在不同场景下取得了较好的跟踪准确率,特别对于遮挡、形变情况下处理较好,符合无人机实际飞行场景需要。

关键词：无人机视觉目标跟踪深度网络特征提取