为了完成对电力杆塔运行状态的有效监测与故障诊断,要求无人机规划最优三维航线。文章基于快速探索随机树(rapidly exploring random trees,RRT)算法,提出一种启发策略的无碰撞三维航线规划方法,该方法集成启发式搜索策略进行代价函数设...为了完成对电力杆塔运行状态的有效监测与故障诊断,要求无人机规划最优三维航线。文章基于快速探索随机树(rapidly exploring random trees,RRT)算法,提出一种启发策略的无碰撞三维航线规划方法,该方法集成启发式搜索策略进行代价函数设计,加速算法收敛,确保航线最优。在仿真环境与实际场景下的实验结果表明,同传统的RRT与改进的RRT*算法相比,本方法针对电力杆塔所规划的无碰撞三维航线,具有稳定可靠的最短路径长度,能够满足智能监测的应用需求。展开更多
为了实现输电塔远距离位移监测,同时满足低成本、无接触、易实施及精确度高等要求,结合输电塔的内轮廓特征和计算机视觉位移识别技术,提出感兴趣区域(region of interest,简称ROI)关键点法。首先,利用N近邻最小能量法进行ROI轮廓搜索提...为了实现输电塔远距离位移监测,同时满足低成本、无接触、易实施及精确度高等要求,结合输电塔的内轮廓特征和计算机视觉位移识别技术,提出感兴趣区域(region of interest,简称ROI)关键点法。首先,利用N近邻最小能量法进行ROI轮廓搜索提取,并与Harris角点检测算法相结合;其次,通过输电塔台架实验与灰度模板匹配法相比,ROI关键点法位移识别结果的平均误差、均方根误差分别降低了56%和45%,绝对误差小于5 mm和10 mm的准确率提高了61%和3%,计算效率提高了11倍,稳定性及抗噪性能较高;最后,在实验塔对比验证中,ROI关键点法的位移测量值与实际位移的差值百分比在0.0%~11.1%之间。结果表明,ROI关键点法在输电塔结构位移监测中具有较高的准确率、精细度、计算效率、稳定性及鲁棒性。展开更多
文摘为了完成对电力杆塔运行状态的有效监测与故障诊断,要求无人机规划最优三维航线。文章基于快速探索随机树(rapidly exploring random trees,RRT)算法,提出一种启发策略的无碰撞三维航线规划方法,该方法集成启发式搜索策略进行代价函数设计,加速算法收敛,确保航线最优。在仿真环境与实际场景下的实验结果表明,同传统的RRT与改进的RRT*算法相比,本方法针对电力杆塔所规划的无碰撞三维航线,具有稳定可靠的最短路径长度,能够满足智能监测的应用需求。
文摘为了实现输电塔远距离位移监测,同时满足低成本、无接触、易实施及精确度高等要求,结合输电塔的内轮廓特征和计算机视觉位移识别技术,提出感兴趣区域(region of interest,简称ROI)关键点法。首先,利用N近邻最小能量法进行ROI轮廓搜索提取,并与Harris角点检测算法相结合;其次,通过输电塔台架实验与灰度模板匹配法相比,ROI关键点法位移识别结果的平均误差、均方根误差分别降低了56%和45%,绝对误差小于5 mm和10 mm的准确率提高了61%和3%,计算效率提高了11倍,稳定性及抗噪性能较高;最后,在实验塔对比验证中,ROI关键点法的位移测量值与实际位移的差值百分比在0.0%~11.1%之间。结果表明,ROI关键点法在输电塔结构位移监测中具有较高的准确率、精细度、计算效率、稳定性及鲁棒性。