基于最近邻加权灰度均值算法的高压线目标检测

视觉导航算法的设计是高压线路巡检机器人领域的一项关键技术,为了解决当前目标检测算法准确率低、抗干扰能力弱、小目标检测效果差等问题,提出一种最近邻加权灰度均值算法,用于提取目标的感兴趣区域(ROI)。采用相线直径匹配的方式对ROI边框进行精细调整,依据特征提取与机器学习理论实现ROI分类。实验结果表明,该算法具有很高的ROI提取精度,分类器对于正样本的召回率最高可达99.83%,可有效地指导高压巡检机器人进行线路巡检工作。