【技术实现步骤摘要】
一种基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法及系统
[0001]本专利技术涉及无人机智能巡检的
,特别涉及一种基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法及系统。
技术介绍
[0002]随着无人机技术的快速发展,无人机在电力设备巡检行业得到了广泛的应用,为复杂电力系统的安全检查减少了大量人力、时间以及经济成本,已成为从业人员高效安全作业的有力辅助。
[0003]现有技术中,无人机普遍采用视觉识别方式寻找指定目标,但由于无人机飞行高度、相机转动角度等问题,使得指定目标随机出现在图像的不同位置,这对于图像后续处理带来了不必要的像素丢失。另外,无人机小型算力设备无法处理复杂神经网络模型,且无法实时传输到终端设备,具有一定的延时性。
技术实现思路
[0004]专利技术目的:提出一种基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法及系统,以解决现有技术存在的上述问题,通过检测目标居中拍摄的处理方式,有效减少了电力设备巡检过程中所需的人工、经济成本,提高了巡检作业的安全可靠性。
[0005]技术方案:第一方面,提出了一种基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法,该方法包括以下步骤:
[0006]构建轻量级的目标检测模型,通过构建训练数据集的方式对所述目标检测模型执行性能训练,并在完成性能训练后将所述目标检测模型导入无人机的控制中心;
[0007]无人机按照预设航线进行飞行,并通过转动信息采集设备的方式实时采集飞行作业过程中的环境图像数据;
[000 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法,其特征在于,包括以下步骤:构建轻量级的目标检测模型,通过构建训练数据集的方式对所述目标检测模型执行性能训练,并在完成性能训练后将所述目标检测模型导入无人机的控制中心;无人机按照预设航线进行飞行,并通过转动信息采集设备的方式实时采集飞行作业过程中的环境图像数据;利用所述目标检测模型对环境图像数据进行目标检测,获得目标检测结果,并根据目标检测结果调整无人机的飞行指令和信息采集设备的角度;当待检测目标的位置调整至信息采集设备对应的图像数据中心区域时,进行目标图像数据的拍摄,并将拍摄到的目标图像数据作为后续巡检检测分析的数据源。2.根据权利要求1所述的基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法,其特征在于,所述目标检测模型包括:MobileNetV3网络、SE模块和分类模块,利用所述目标检测模型对环境影像数据进行目标检测的过程中,采用MobileNetV3网络对采集的图像数据进行特征提取和特征分析,并通过引入SE模块中的SE通道注意力机制对特征图像中不同通道选择不同的权重,最后采用分类模块获得最终的目标检测结果。3.根据权利要求2所述的基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法,其特征在于,针对MobileNetV3网络获得的特征图像,采用改进SE通道注意力机制整合不同通道的特征图像,对应包括以下步骤:采用目标检测模型中MobileNetV3网络作为特征提取的基础网络,首先图像输入到1
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1卷积进行通道扩展,然后通过3
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3深度卷积进行图像特征提取,再经过平均池化整合特征提取的图像信息;将得到的特征图像输送到SE模块,通过卷积层对特征权重进行校正;最后,通过1
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1卷积将特征图像映射到低维空间,得到与原输入尺寸相同的特征图像。4.根据权利要求1所述的基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法,其特征在于,将无人机巡检过程不同方位以及不同环境下采集到的环境图像数据作为训练数据集,在所述目标检测模型执行性能训练的过程中将构建的训练数据集按照预设比例划分成训练集和验证集;所述训练集用于对目标检测模型执行性能训练,通过采用损失函数的评估方式对目标检测模型的参数进行优化,获得性能优化后的目标检测模型;所述验证集用于对优化后的目标检测模型进行性能验证,将满足验证集验证结果的目标检测模型作为用于后续分析的模型。5.根据权利要求1所述的基于检测目标居中处理的电力杆塔无人机智能巡检方法,其特征在于,利用所述目标检测模型执行目标检测的过程包括以下步骤:对接收到的环境图像数据执行归一化处理,并将归一化处理后的结果输入目标检测模型中;目标检测模型对接收到的归一化图像数据执行特征提取操作...
【专利技术属性】
技术研发人员:冷聪,魏学备,
申请(专利权)人:中科方寸知微南京科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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