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公开(公告)号:CN110349210B
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN201910407701.X
申请日:2019-05-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明一种高压输电线缠绕异物的跟踪预测方法,接收摄像机返回的缠绕异物图像,计算异物位置包括异物相对于实际跟踪装置的俯仰角度和水平角度,并对异物位置数据进行归一化;创建人工神经网络,拟合异物位置与时间的函数关系;利用人工神经网络预测异物位置,调整跟踪装置位置;接收装置返回的异物真实位置,将预测结果与真实结果进行比较,若误差小于我们设定的允许值,则继续利用该神经网络预测异物的位置,否则重新收集数据训练神经网络。本发明提高了异物位置的更新速率,解决了图像刷新时间与图像处理时间不匹配的问题,免去了升级硬件的成本。
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公开(公告)号:CN110349210A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910407701.X
申请日:2019-05-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明一种高压输电线缠绕异物的跟踪预测方法,接收摄像机返回的缠绕异物图像,计算异物位置包括异物相对于实际跟踪装置的俯仰角度和水平角度,并对异物位置数据进行归一化;创建人工神经网络,拟合异物位置与时间的函数关系;利用人工神经网络预测异物位置,调整跟踪装置位置;接收装置返回的异物真实位置,将预测结果与真实结果进行比较,若误差小于我们设定的允许值,则继续利用该神经网络预测异物的位置,否则重新收集数据训练神经网络。本发明提高了异物位置的更新速率,解决了图像刷新时间与图像处理时间不匹配的问题,免去了升级硬件的成本。
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公开(公告)号:CN110414308B
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN201910407706.2
申请日:2019-05-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对输电线路上动态异物的目标识别方法。针对线缆缠绕异物的特征,对摄像机搜集到的图像进行预处理、边缘检测,通过最大类间方差阈值分割方法对图像进行降噪处理,采用改进的Hough直线检测对挂载异物线路进行筛选,对线缆与异物的连接点进行识别,识别速率快,效率高。对于随线路摆动的异物通过光流法确定其位姿,实现对异物及缠绕点的定位。本发明以线缆与异物结合点为目标,切实提高了对目标的识别率。在目标晃动时也能准确识别与定位,提高了计算效率与实时性。
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公开(公告)号:CN110414308A
公开(公告)日:2019-11-05
申请号:CN201910407706.2
申请日:2019-05-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对输电线路上动态异物的目标识别方法。针对线缆缠绕异物的特征,对摄像机搜集到的图像进行预处理、边缘检测,通过最大类间方差阈值分割方法对图像进行降噪处理,采用改进的Hough直线检测对挂载异物线路进行筛选,对线缆与异物的连接点进行识别,识别速率快,效率高。对于随线路摆动的异物通过光流法确定其位姿,实现对异物及缠绕点的定位。本发明以线缆与异物结合点为目标,切实提高了对目标的识别率。在目标晃动时也能准确识别与定位,提高了计算效率与实时性。
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