10.19399/j.cnki.tpt.2020.12.039
基于卷积神经网络的电力杆塔图像识别学习算法研究
多旋翼无人机在输电线路巡检工作中的应用极大地提升了输电线路运维效率,但目前,多旋翼无人机在线路巡检中基本上仍依靠工作人员手动操作飞行和拍照,而不同工作人员的操控手法、操作习惯、操控水平对巡线工作成效影响较大,限制了无人机的应用.在这种情况下,构建多旋翼无人机自主巡检系统就显得尤为必要.文中对基于卷积神经网络的电力杆塔图像识别学习算法进行分析,旨在进一步提升无人机自主巡检中的杆塔识别成功率,推动无人机自主巡检系统的运用.
多旋翼无人机、线路巡检、卷积神经网络、杆塔识别算法
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2020-10-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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