基于改进双目视觉和掩膜区域卷积神经网络的空间定位方法研究

摘要：

针对实际应用时监控图像中外破危险点选取不准和标定空间不足等问题,提出外破危险点自动选取算法并改进了双目立体视觉的标定过程,实现了双目立体视觉测距技术在复杂环境廊道外破距离测量中的实际应用.总结了理想状况下大场景中外破风险测距的双目立体视觉算法.使用掩膜神经网络识别外破轮廓和距离线路最近的危险点.针对可能出现的复杂地形,提出减少标定区域的部分标定法.选取部分典型外破入侵场景验证危险点提取算法和标定方法的有效性.结果表明,此改进算法在监测施工机械类外破时的危险点识别精度保持在0.3 m以下,且可以使双目测距应用于复杂环境下的线路外破监测任务.

关键词：双目立体视觉、测距技术、线路外破监测、掩膜区域卷积神经网络、部分标定

所属期刊栏目：51

分类号：TM301(电机)

在线出版日期：2023-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：67-73