复杂场景下的电力线自动提取

摘要：

实现复杂场景下航拍图像的端到端电力线提取是电力线无人机检测的关键.本文通过分析基于深度学习的电力线实例分割实现存在的问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的电力线自动提取算法.首先,根据电力线的线性特征,提出一种线性IoU计算方法,改进Mask R-CNN原有的IoU计算,提高电力线提取性能;然后,将改进后的网络在电力线数据集上进行训练,得到电力线粗提取结果;最后,通过线段编组拟合算法,对粗提取结果进行聚类拟合,以解决电力线断裂和误检的问题.试验结果表明,所提方法能从环境复杂的无人机航拍图像中较为准确地提取完整的电力线.

关键词：电力线提取;无人机;Mask R-CNN;线性IoU;线段编组拟合

分类号：P23(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金51707135

在线出版日期：2021-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6