多级索引框及移动向量联合的接触网提取方法

电气化铁道接触网的非接触式检测研究对保障铁道的安全运营具有重要意义,检测工作需要大量的精确接触网点云数据支持,目前存在接触网部件间不易分割导致难以提供精确接触网点云数据支持的问题。针对该问题,本文提出了多级索引及移动向量联合的接触网提取方法。首先利用多级索引框简化铁道场景数据;然后通过轨迹线构建提取通道获取支柱底部中心点集,以计算沿轨移动向量;最后进行二级索引框的姿态调整,实现接触网的准确提取。本文设计了参数分析与对比试验,在10 km铁道场景中进行试验分析。结果表明,本文算法对接触网提取的查准率、查全率、F1均在约99%,均优于参照算法,表明本文算法能够适应复杂场景。

复杂背景下航拍图像的电力线自动提取算法

无人机对电力线巡检的关键问题是如何从复杂背景的航拍图像中准确地提取电力线。本文提出了一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)提取电力线的新算法。首先对原始航拍图像进行预处理,加快数据处理速度;然后采用2D-VMD算法对预处理后的图像进行分解,通过改进后的点锐度算法,选取带有电力线特征的IMF分量图,并利用Roberts算子进行边缘检测;最后利用形态学改进的Hough变换,完成对电力线的提取。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子结合Hough变换方法、LSD方法、Roberts算法结合形态学改进的Hough变换方法更具精确性、抗噪性、自动化。