基于深度学习的杆塔三维姿态实时估计

• Published in: 电子技术应用 Vol. 47; no. 6; pp. 87 - 95
• Main Authors: 李国强, 彭炽刚, 汪勇, 向东伟, 杨成城
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 广东电网有限责任公司机巡作业中心,广东广州510062%武汉汇卓航科技有限公司,湖北武汉430070 2021
• Subjects: 无人机; 杆塔三维空间姿态识别; Deep-Object-Pose; 航拍影像
• ISSN: 0258-7998
• DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.200280

TN014%TP183; 针对目前无人机航拍影像杆塔识别算法中,普遍是无人机通过倾斜摄影技术获取到杆塔的原始遥观影像数据,经过机器学习训练,识别其余图片数据中的杆塔.其中存在获取机器训练所需的图片数据来源缓慢、只能二维识别图片中杆塔等问题.提出了基于深度学习的杆塔三维姿态实时估计的算法.首先,通过三维平台合成影像数据;其次,通过Deep-Object-Pose训练及其处理;然后测试真实的图片数据或者实时视频,达到智能识别杆塔的三维空间姿态信息.该算法为无人机自动寻找杆塔目标和智能精细化巡检提供新的思路.