發(fā)布時(shí)間：2021-02-07 04:05

　　輸電線路承擔(dān)輸送電能的重要任務(wù),需要定期巡檢和維護(hù)。隨著無人機(jī)（UAV）技術(shù)的發(fā)展,智能化的無人機(jī)自主巡檢是當(dāng)前的重點(diǎn)研究方向之一�，F(xiàn)有的無人機(jī)巡檢方式其航線規(guī)劃基本都是基于航路點(diǎn)的GPS信息進(jìn)行設(shè)計(jì)的,部分區(qū)域GPS信號(hào)弱,使用條件受限,是阻礙無人機(jī)電力巡檢廣泛應(yīng)用的主要瓶頸。針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的輸電線路態(tài)勢(shì)感知,本文以多旋翼無人機(jī)為平臺(tái),通過綜合運(yùn)用無人機(jī)技術(shù)、視覺定位技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù),構(gòu)建具有自主飛行控制能力和缺陷檢測(cè)能力的無人機(jī)電力巡檢系統(tǒng),命名為基于深度視覺的無人機(jī)自主巡檢系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)危害較大、特征明顯的絕緣子類故障的實(shí)時(shí)巡檢,主要工作如下:首先,提出深度視覺定位子系統(tǒng),采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法,利用單目視覺的投影關(guān)系對(duì)尺寸已知的待檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行空間定位,無需定位設(shè)備或視覺建圖。對(duì)非線性單目視覺定位模型進(jìn)行研究,修正相機(jī)鏡頭畸變和光軸校準(zhǔn)誤差帶來的影響,提高定位精度。綜合考慮檢測(cè)準(zhǔn)確度與速度,設(shè)計(jì)適用于便攜式智能平臺(tái)的輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)MobileNetV1-YOLOv3,建立檢測(cè)結(jié)果與視覺定位模型的聯(lián)系,將提取的視覺信息轉(zhuǎn)換為空間位置并對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)。其次,針對(duì)視覺定位信... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 無人機(jī)電力巡檢發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 無人機(jī)地面站發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)及相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 引言
    2.2 系統(tǒng)整體方案
    2.3 無人機(jī)系統(tǒng)體系
        2.3.1 無人機(jī)系統(tǒng)組成
        2.3.2 機(jī)身坐標(biāo)系與當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系
        2.3.3 無人機(jī)的姿態(tài)與飛行
    2.4 相機(jī)成像原理
        2.4.1 理想相機(jī)模型
        2.4.2 鏡頭的非線性畸變
    2.5 目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)
        2.5.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.5.2 目標(biāo)檢測(cè)算法
    2.6 地面站開發(fā)環(huán)境
        2.6.1 Android平臺(tái)
        2.6.2 DJI Mobile SDK
    2.7 本章小結(jié)
3 深度視覺定位子系統(tǒng)
    3.1 引言
    3.2 單目視覺定位模型
        3.2.1 非線性相機(jī)模型標(biāo)定方法
        3.2.2 目標(biāo)尺寸已知的視覺定位
        3.2.3 定位誤差修正
        3.2.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.3 輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 YOLOv3網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
        3.3.2 深度可分離卷積
        3.3.3 MobileNetV1-YOLOv3 網(wǎng)絡(luò)模型
        3.3.4 檢測(cè)結(jié)果應(yīng)用
        3.3.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.3.6 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.4 本章小節(jié)
4 地面站控制子系統(tǒng)
    4.1 引言
    4.2 無人機(jī)的實(shí)時(shí)定位
        4.2.1 卡爾曼濾波的算法原理
        4.2.2 基于卡爾曼濾波的多傳感器數(shù)據(jù)融合
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.3 地面站APP開發(fā)
        4.3.1 APP開發(fā)基礎(chǔ)
        4.3.2 界面布局
        4.3.3 信息交互
        4.3.4 地圖模塊及坐標(biāo)變換
        4.3.5 虛擬搖桿
        4.3.6 變焦模塊
    4.4 本章小節(jié)
5 系統(tǒng)實(shí)測(cè)
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)作業(yè)流程
    5.3 系統(tǒng)定位精度
    5.4 絕緣子巡檢實(shí)測(cè)
    5.5 220kV電力桿塔巡檢流程
    5.6 本章小節(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]架空輸電線路無人機(jī)巡檢技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 邵瑰瑋,劉壯,付晶,談家英,陳怡,周立瑋.  高電壓技術(shù). 2020(01)
[2]民用無人機(jī)地面站發(fā)展的分析研究[J]. 何松儒,周超,葉佳,賈平法.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2019(10)
[3]基于YOLO的無人機(jī)電力線路桿塔巡檢圖像實(shí)時(shí)檢測(cè)[J]. 郭敬東,陳彬,王仁書,王佳宇,仲林林.  中國(guó)電力. 2019(07)
[4]基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜環(huán)境中絕緣子串特征檢測(cè)[J]. 紀(jì)超,黃新波,曹雯,朱永燦,張燁.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2019(05)
[5]基于差分定位的輸電線路多旋翼無人機(jī)智能巡檢[J]. 曾懿輝,何通,郭圣,熊勇良,崔穎銣,左劍,羅昊.  中國(guó)電力. 2019(07)
[6]基于改進(jìn)Faster-RCNN的輸電線巡檢圖像多目標(biāo)檢測(cè)及定位[J]. 林剛,王波,彭輝,王曉陽(yáng),陳思遠(yuǎn),張黎明.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2019(05)
[7]抗電磁干擾的無人機(jī)GPS/INS組合導(dǎo)航方法[J]. 唐澤亮,吳永明.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2019(04)
[8]不同橢球參數(shù)下高斯投影的差異分析研究[J]. 王映雪,徐偉健,高源.  測(cè)繪與空間地理信息. 2018(06)
[9]基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)綜述[J]. 吳帥,徐勇,趙東寧.  模式識(shí)別與人工智能. 2018(04)
[10]傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定算法綜述[J]. 靳沖,張建勛,廖寧.  科學(xué)咨詢（科技·管理）. 2018(01)

博士論文
[1]基于單目視覺的目標(biāo)識(shí)別與定位研究[D]. 馮春.南京航空航天大學(xué) 2013

碩士論文
[1]廣角圖像畸變校正算法的研究及FPGA實(shí)現(xiàn)[D]. 林艷星.西安電子科技大學(xué) 2017
[2]攝像機(jī)標(biāo)定方法的研究[D]. 舒娜.南京理工大學(xué) 2014
[3]單目視覺/慣性室內(nèi)無人機(jī)自主導(dǎo)航算法研究[D]. 莊曈.南京航空航天大學(xué) 2012
[4]SVM與AdaBoost算法的應(yīng)用研究[D]. 宋靜.大連海事大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3021625