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题名基于连续可微采样的无人机多向视点规划
被引量：1
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作者
吴华
徐肖顺
白晓静
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院电力智能机器人工程技术研究中心
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期1161-1170,共10页
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基金
国家自然科学基金青年项目(62202164,62301220)。
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文摘
无人机在各种工业基础设施的自主巡检中,需要为大型复杂待巡检对象设计大量的数据采集航点,以获取高质量的全覆盖影像数据。逐点飞行作业能耗高采集效率低,限制了无人机大规模的工业应用。为了优化飞行作业模式,有效提升巡检效率,针对已知待巡检复杂设备结构提出一种全新的多向视点规划算法——连续可微采样的无人机多向视点规划算法(MD-VPP)。该方法在满足全面覆盖巡视目标以及数据采集质量要求的前提下,大幅减少航点数量。首先,将云台俯仰角、偏航角和相机成像面积作为约束条件,构建视点采集连续可微的视图质量目标函数,优化求解候选视点集;然后利用贪心算法求解全覆盖待巡检对象的航点位姿。通过实验对比分析了针对不同巡检对象的航点数量和航点数减少率,相比领域内其他优秀方法,所提方法在确保全覆盖的前提下航点数量至少降低77%,极大地提升了无人机单次作业的数据采集效率。
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关键词
多视角
视点规划
全覆盖
无人机巡检
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Keywords
multiple direction
viewpoint planing
full coverage
unmanned aerial vehicle inspection
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名输电杆塔弱纹理部件的可迁移式检测
被引量：2
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作者
吴华
梁方正
刘草
白晓静
吕敏
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机构
华北电力大学控制与计算机工程学院电力智能机器人工程技术研究中心
中国信息通信研究院
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出处
《仪器仪表学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期172-178,共7页
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文摘
输电杆塔关键弱纹理部件的通用检测方法依赖大量样本的标注和学习。在无相关部件样本训练情况下,本文提出一种可迁移的输电杆塔弱纹理部件检测方法。本文方法结合了孪生神经网络和互相关卷积用于融合样本块与待搜索区域的特征,其中通过样本部件掩膜裁剪以有效滤除背景噪声,最后在尺度、位置、交并比3个方面提出了对应的分数修正策略以提高检测精度。实验结果表明,本文提出的掩膜裁剪和分数修正策略有效提高了弱纹理部件的检出精度,按照AP50的标准,本文检测方法的平均准确率达到了98.0%,能有效避免由于观测视角、尺度以及光照带来的干扰。
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关键词
孪生神经网络
掩膜裁剪
弱纹理部件检测
输电杆塔
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Keywords
Siamese network
mask cutting
low texture components detection
transmission tower
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分类号
TH74
[机械工程—光学工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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