基于前景杆塔识别的电力巡检精准自动复拍方法

针对巡检无人机(UAV)的位姿误差导致复拍目标零件不精准的问题,提出一种基于前景杆塔识别的精准复拍方法。首先,使用直线分割检测(LSD)方法在标准图像中提取直线,利用杆塔的线交叉结构对图像块内直线方向及长度进行统计,保证能够在低假阳率条件下,筛选出图像中的杆塔区域,并在其中提取加速鲁棒特征(SURF)作为该巡检点处的标准几何特征;然后提取当前图像中的几何特征与巡检点处标准特征进行匹配,使用聚类方法找到当前图像中的杆塔位置相对于标准图片中的二维偏移;最后通过几何分析计算并调整云台角度,使得杆塔位于图像中正确位置。实验结果表明,所提方法可以在无人机的位置和相机姿态出现较大偏差的情况下实现精准调整。