一种无人机图像的铁塔上鸟巢检测方法

由于鸟巢造成的输电线路跳闸事件频频发生,已严重威胁到国家电网的安全运行,为了降低复杂背景的影响,提出了一种自动检测铁塔上鸟巢的方法,首先识别巡检图像上铁塔所在区域,考虑到铁塔是由不同方向的线材构成的空间图像,将巡检图像分块并分析不同方向的线段密度,判决是否属于铁塔区域,将检测的分块铁塔区域聚类,进而识别铁塔区域。在铁塔区域内,搜索符合鸟巢样本的HSV颜色特征量的连通区域,作为候选的鸟巢区域,分析候选鸟巢区域的形状特征参数,描述鸟巢粗糙度的灰度方差特征量,描述鸟巢纹理的惯性矩特征量,通过对无人机巡检采集的输电线路图像的测试,验证了这种方法能有效排除背景的干扰,有效检测出铁塔上的鸟巢。

基于BP神经网络的单管通信塔损伤识别研究

基于BP神经网络的铁塔损伤识别技术是一种基于铁塔动力参数来识别损伤的新技术,具有对铁塔结构损伤敏感等优点。本文利用有限元分析软件ANSYS首先计算完整铁塔结构的模态频率和位移,通过对不同位置铁塔结构刚度的折减模拟铁塔结构的损伤,分别计算不同位置刚度折减后铁塔结构的模态位移和频率,将模态位移和频率作为BP神经网络的输入参数,利用不同损伤工况下的动力参数训练并识别铁塔的损伤的程度和位置。研究结果表明,基于BP神经网络的铁塔损伤识别技术能够有效的评估出铁塔结构的损伤。

直升机毫米波防撞雷达的发展与应用

为保障直升机低空复杂环境的飞行安全,可靠详细的飞行路径和探测感知手段必不可缺,毫米波防撞雷达便能够较好满足直升机的低空复杂环境执行任务需要,基于此,本文简单介绍了直升机毫米波防撞雷达发展现状,并详细论述了直升机毫米波防撞雷达的关键技术与典型应用,希望由此能够为相关业内人士带来一定启发.