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国内刊号：51-1307/TP
国际刊号：1001-9081
发布日期:
作者：王文帅, 韩军, 胡广怡, 陈炣燏
单位：上海大学 通信与信息工程学院，上海 200444
关键词：输电线路部件,深度感知,分割定位,精细化巡检轨迹,人造目标
基金：国家自然科学基金资助项目(62371278)
针对当前输电线路等空中人造目标的无人机（UAV）精细化巡检轨迹生成方法繁琐、精度不高以及未能以最佳角度拍摄人造目标局部细节等问题，提出一种可以用于输电线路的UAV精细化巡检的实时深度感知与实时线路部件分割定位算法，并构建输电线路单目视觉感知定位导航的最优巡检点路径。通过实时量化调整巡检过程中UAV位置与云台相机拍摄角度，该方法既保证UAV巡检时始终保持安全巡检距离，又使得云台相机能够清晰准确地拍摄包含待巡检目标的图像。采用大疆UAV采集的真实输电线路图像数据和Unreal Engine 4（虚幻引擎）场景下的输电线路图像数据进行实验仿真验证。结果表明，优化的深度感知算法与线路部件分割定位算法能够满足实时性要求。在深度感知与分割定位输出信息的指导下，这些算法能够将UAV位置和云台相机姿态调整为最佳，进而获得高质量的输电线路UAV巡检图像，且最终生成的输电线路精细化巡检轨迹能显著提高运维人员的巡检效率。
来源：2025年第5期
《计算机应用》期刊编辑部
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