基于深度学习和图匹配的接线图检测与校核

传统的厂站一次接线图的绘制和管理主要依靠电网运行人员,费时费力且缺乏科学可校核的参考标准。提出了一种基于深度神经网络和数字图像处理相结合的厂站一次接线图的自动检测、识别和校核算法。首先,使用目标检测Faster R-CNN模型检测厂站接线图中的电器元件,并达到92%的检测准确率,同时使用端到端的文字检测识别模型识别厂站接线图中的文字信息,并达到94.2%的文字检测准确率和92%的文字识别准确率;然后,使用数字图像处理技术进行厂站接线图连接线、拓扑关系识别;最后,使用改进的VF2算法进行厂站一次接线图和人工维护的厂站一次接线图拓扑关系匹配校核,将拓扑数据抽象为无向图,通过轮廓序号得到元件的相对位置信息,根据改进的VF2算法得到2张图的匹配率,并通过匹配率与设定好的阈值来帮助核验,相比于节点遍历的匹配方法,核验准确率提高了37.5%。基于某供电公司提供的部分变电站的厂站一次接线图标注了接线图电器元件,贡献了一个小型接线图数据集。

天问一号火星探测器着陆点快速精确定位

为实现天问一号着陆点快速精确定位,规划火星车行驶路径,并将火星车后续数据纳入统一的地理坐标系,本研究利用着陆初期有限数据(天问一号环绕器获取的遥感影像、一幅悬停避障缓速下降阶段的GNC(guidance,navigation and control)避障敏感器拍摄的降落影像和导航相机在着陆平台的环拍立体像对)完成定位任务.首先,通过导航相机的环拍影像生成着陆点周围陨石坑、沙丘、火山口、山梁之间的拓扑关系.然后,以根据环绕器的遥感影像生成的数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)为底图,将导航相机生成的陨石坑、沙丘、火山口、山梁之间的拓扑关系与底图预着陆区的陨石坑、沙丘、火山口、山梁之间的拓扑关系进行模糊匹配,以确定疑似着陆点,并结合降落影像在疑似着陆点中确定着陆点的粗略位置.最后,根据导航相机影像多像空间后方交会解算着陆点的精确位置为109.925°E,25.066°N.