无人机激光雷达智能识别输电线路缺陷

针对我国高压输电线路巡检周期长、作业强度大、无法保证巡检结果客观性与完整性的问题,提出了一套无人机三维激光雷达智能识别输电线路缺陷的研究方法。该方法首先使用自动化分类方法将走廊三维点云进行金字塔式数据重采样及分档式处理;其次将分档数据自动划分为地面、植被、杆塔、导线4个类别,结合人工判读识别低等电力线、公路等其他类别;最终,根据国网相关安全局规程提取当前工况下导线与周围地物存在的安全缺陷。实验数据表明,所提出的方法可有效识别导线-植被、导线-建筑物、导线-交跨等多类重要缺陷,可大幅提升现有高压输电线路巡检流程的质量与效率。

一种适用于电子稳像的图像补偿方法

电子稳像可有效减轻或消除有/无人机侦察、导弹末端制导、视频监控过程中产生的视频抖动。针对视频帧补偿过程中出现大幅度失稳帧的情况提出了一种视频补偿方法,首先利用平移运动模型估计全局位移和图像重叠区域,使用帧差法检测出运动目标区域,之后建立仿射变换模型提取了图像帧的ORB特征点,消除了位移过大或过小的匹配点、位移图像非重叠区域内的匹配点、运动目标上的匹配点、有线段交叉的匹配点。实验证明,该方法可有效消除视频稳像过程中的大幅度失稳帧,提高了视频补偿的精度。