期刊导航
期刊开放获取
唐山市科学技术情报研究..
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
结合知识图谱和小目标改进的RCNN电力杆塔部件识别方法
1
作者
张锴
贾涛
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第4期299-309,共11页
电力巡检是输电线路建设中的重要一环,利用无人机对电力杆塔进行巡检,并使用深度学习辅助技术人员进行智能决策,能够减少漏检率,提高巡检效率。已有方法大多无法做到对无人机影像中电力部件进行多尺度识别,或无法适应电力杆塔影像复杂...
电力巡检是输电线路建设中的重要一环,利用无人机对电力杆塔进行巡检,并使用深度学习辅助技术人员进行智能决策,能够减少漏检率,提高巡检效率。已有方法大多无法做到对无人机影像中电力部件进行多尺度识别,或无法适应电力杆塔影像复杂场景。针对以上问题,提出了一种结合知识图谱和小目标改进的RCNN电力杆塔部件识别方法。在Reasoning-RCNN模型基础上引入了空间知识图谱模块,对图像目标框间的空间关系建模;针对小目标问题构建了ROI上下文特征融合模块,并引入基于图像切分的小目标识别策略。对电力杆塔影像数据进行人工标注,并在此数据集上对模型进行实验评估。实验结果表明,所提算法实现了对复杂场景下的电力杆塔部件的多尺度识别,且精度超越了其他基准模型。
展开更多
关键词
无人机巡检
深度学习
电力
杆塔
部件
识别
知识图谱
小目标检测
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于无人机图像的电力杆塔倾斜检测
被引量：
19
2
作者
王榆夫
韩军
+1 位作者
赵庆喜
王亚先
《计算机仿真》
北大核心
2017年第7期426-431,共6页
针对航拍图像中电力杆塔倾斜的自动识别,提出了一种基于杆塔结构知识模型和航拍方案相结合的杆塔姿态倾斜检测算法。首先,对图像中的线段特征进行检测和提取。其次,借助基于杆塔结构知识模型的交叉点分析法对线段进行分类同时对杆塔进...
针对航拍图像中电力杆塔倾斜的自动识别,提出了一种基于杆塔结构知识模型和航拍方案相结合的杆塔姿态倾斜检测算法。首先,对图像中的线段特征进行检测和提取。其次,借助基于杆塔结构知识模型的交叉点分析法对线段进行分类同时对杆塔进行识别,提取能够表征杆塔的主要轮廓,并根据主要轮廓进行中轴的提取。最后,根据航拍成像的特点,提出一种简单的电力杆塔巡检航拍方案。并依据所提出的方案选取地面法线的参考方向,根据地面法线参考方向与杆塔中轴的夹角对杆塔的倾斜进行判决。实验证明,改进方法能够有效识别杆塔,并对杆塔的倾斜进行检测。
展开更多
关键词
航拍图像
交叉点分析
电力杆塔识别
倾斜检测
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
结合知识图谱和小目标改进的RCNN电力杆塔部件识别方法
1
作者
张锴
贾涛
机构
武汉大学遥感信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第4期299-309,共11页
基金
国家自然科学基金(41971332)
南方电网公司科技项目(0315002022030201JJ00025)。
文摘
电力巡检是输电线路建设中的重要一环,利用无人机对电力杆塔进行巡检,并使用深度学习辅助技术人员进行智能决策,能够减少漏检率,提高巡检效率。已有方法大多无法做到对无人机影像中电力部件进行多尺度识别,或无法适应电力杆塔影像复杂场景。针对以上问题,提出了一种结合知识图谱和小目标改进的RCNN电力杆塔部件识别方法。在Reasoning-RCNN模型基础上引入了空间知识图谱模块,对图像目标框间的空间关系建模;针对小目标问题构建了ROI上下文特征融合模块,并引入基于图像切分的小目标识别策略。对电力杆塔影像数据进行人工标注,并在此数据集上对模型进行实验评估。实验结果表明,所提算法实现了对复杂场景下的电力杆塔部件的多尺度识别,且精度超越了其他基准模型。
关键词
无人机巡检
深度学习
电力
杆塔
部件
识别
知识图谱
小目标检测
Keywords
drone inspection
deep learning
transmission tower component detection
knowledge graph
small object detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于无人机图像的电力杆塔倾斜检测
被引量：
19
2
作者
王榆夫
韩军
赵庆喜
王亚先
机构
上海大学通信与信息工程学院
河南立新监理咨询有限公司
出处
《计算机仿真》
北大核心
2017年第7期426-431,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(61471230)
面向无约束视频的时空显著性模型及其应用研究(2015/01-2018/12)
文摘
针对航拍图像中电力杆塔倾斜的自动识别,提出了一种基于杆塔结构知识模型和航拍方案相结合的杆塔姿态倾斜检测算法。首先,对图像中的线段特征进行检测和提取。其次,借助基于杆塔结构知识模型的交叉点分析法对线段进行分类同时对杆塔进行识别,提取能够表征杆塔的主要轮廓,并根据主要轮廓进行中轴的提取。最后,根据航拍成像的特点,提出一种简单的电力杆塔巡检航拍方案。并依据所提出的方案选取地面法线的参考方向,根据地面法线参考方向与杆塔中轴的夹角对杆塔的倾斜进行判决。实验证明,改进方法能够有效识别杆塔,并对杆塔的倾斜进行检测。
关键词
航拍图像
交叉点分析
电力杆塔识别
倾斜检测
Keywords
Aerial image
Cross point analysis
Identification of transmission tower
Inclination detection
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合知识图谱和小目标改进的RCNN电力杆塔部件识别方法
张锴
贾涛
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于无人机图像的电力杆塔倾斜检测
王榆夫
韩军
赵庆喜
王亚先
《计算机仿真》
北大核心
2017
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
