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无人机管线巡检中的测试桩识别
被引量:
1
1
作者
胡进
《红外》
CAS
2019年第10期32-35,共4页
在无人机GPS信号丢失的情况下,测试桩的视觉辅助识别精度是影响油气管线自动巡检工作的关键因素。针对测试桩自动识别的精度问题,在分析测试桩及其周围地物背景目标特性的基础上,先用深度学习算法判断出测试桩被周围地物背景遮挡的情况...
在无人机GPS信号丢失的情况下,测试桩的视觉辅助识别精度是影响油气管线自动巡检工作的关键因素。针对测试桩自动识别的精度问题,在分析测试桩及其周围地物背景目标特性的基础上,先用深度学习算法判断出测试桩被周围地物背景遮挡的情况。对于被遮挡的测试桩,采用不显著目标相对定位算法检测出测试桩的具体位置。最后通过现场采集的数据实验验证了文中算法的有效性。
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关键词
管线巡检
测试桩
深度学习算法
不显著目标定位
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职称材料
题名
无人机管线巡检中的测试桩识别
被引量:
1
1
作者
胡进
机构
空军工程大学航空机务士官学校航空维修管理工程系
出处
《红外》
CAS
2019年第10期32-35,共4页
文摘
在无人机GPS信号丢失的情况下,测试桩的视觉辅助识别精度是影响油气管线自动巡检工作的关键因素。针对测试桩自动识别的精度问题,在分析测试桩及其周围地物背景目标特性的基础上,先用深度学习算法判断出测试桩被周围地物背景遮挡的情况。对于被遮挡的测试桩,采用不显著目标相对定位算法检测出测试桩的具体位置。最后通过现场采集的数据实验验证了文中算法的有效性。
关键词
管线巡检
测试桩
深度学习算法
不显著目标定位
Keywords
pipeline inspection
test-pile
deep learning algorithm
unsaliency target detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
无人机管线巡检中的测试桩识别
胡进
《红外》
CAS
2019
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