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基于深度学习的杆塔三维姿态实时估计
被引量:
3
1
作者
李国强
彭炽刚
+2 位作者
汪勇
向东伟
杨成城
《电子技术应用》
2021年第6期87-91,95,共6页
针对目前无人机航拍影像杆塔识别算法中,普遍是无人机通过倾斜摄影技术获取到杆塔的原始遥观影像数据,经过机器学习训练,识别其余图片数据中的杆塔。其中存在获取机器训练所需的图片数据来源缓慢、只能二维识别图片中杆塔等问题。提出...
针对目前无人机航拍影像杆塔识别算法中,普遍是无人机通过倾斜摄影技术获取到杆塔的原始遥观影像数据,经过机器学习训练,识别其余图片数据中的杆塔。其中存在获取机器训练所需的图片数据来源缓慢、只能二维识别图片中杆塔等问题。提出了基于深度学习的杆塔三维姿态实时估计的算法。首先,通过三维平台合成影像数据;其次,通过Deep-Object-Pose训练及其处理;然后测试真实的图片数据或者实时视频,达到智能识别杆塔的三维空间姿态信息。该算法为无人机自动寻找杆塔目标和智能精细化巡检提供新的思路。
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关键词
Deep-Object-Pose
杆塔三维空间姿态识别
无人机
航拍影像
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职称材料
题名
基于深度学习的杆塔三维姿态实时估计
被引量:
3
1
作者
李国强
彭炽刚
汪勇
向东伟
杨成城
机构
广东电网有限责任公司机巡作业中心
武汉汇卓航科技有限公司
出处
《电子技术应用》
2021年第6期87-91,95,共6页
基金
广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20184737)。
文摘
针对目前无人机航拍影像杆塔识别算法中,普遍是无人机通过倾斜摄影技术获取到杆塔的原始遥观影像数据,经过机器学习训练,识别其余图片数据中的杆塔。其中存在获取机器训练所需的图片数据来源缓慢、只能二维识别图片中杆塔等问题。提出了基于深度学习的杆塔三维姿态实时估计的算法。首先,通过三维平台合成影像数据;其次,通过Deep-Object-Pose训练及其处理;然后测试真实的图片数据或者实时视频,达到智能识别杆塔的三维空间姿态信息。该算法为无人机自动寻找杆塔目标和智能精细化巡检提供新的思路。
关键词
Deep-Object-Pose
杆塔三维空间姿态识别
无人机
航拍影像
Keywords
Deep-Object-Pose
3D attitude recognition of tower
UAV
aerial image
分类号
TN014 [电子电信—物理电子学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的杆塔三维姿态实时估计
李国强
彭炽刚
汪勇
向东伟
杨成城
《电子技术应用》
2021
3
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