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    基于機器視覺深度學習的絕緣子前端定位方法

    蘇超; 楊強 廣東電網有限責任公司清遠供電局; 廣東清遠511500; 浙江大學電氣工程學院; 浙江杭州310000
    • 無人機
    • 圖像識別
    • 絕緣子
    • ssd算法
    • 定位

    摘要:將尚未應用于電力領域的SSD(single shot multibox detector)深度學習算法和現場可編程門陣列(field-programmable gate array,FPGA)硬件加速方法應用于電力巡檢無人機,設計了一種基于目標圖像識別技術的絕緣子前端定位系統。首先,計算目標物在圖像像素坐標系中的位置坐標,并分別計算該位置在X方向、Y方向與圖像中心的位移偏差值;然后,根據坐標轉換關系,將位移偏差值轉化為2個偏轉方向上的偏轉角值;最后,將偏轉角信息作為控制參數反饋給云臺,驅動電動機完成攝像機的轉動,使拍攝的目標物保持在攝像機視野的中心位置,利用經過圖像數據庫訓練的SSD深度學習算法實現絕緣子定位。檢測結果顯示,該系統能夠準確地對絕緣子進行定位,數據處理速度較快,提高了巡線效率。

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