傳統(tǒng)的電信光纜線路巡檢工作主要通過人力進行,其效率低下,通過無人機進行光纜線路巡檢可以極大提高工作效率,且能夠節(jié)省人力資源。針對某省電信公司提出的采用無人機進行自動電信光纜線路巡檢的需求,構建了無人機自動化線路巡檢系統(tǒng)中的航拍目標檢測子系統(tǒng),以挖掘機作為風險目標,通過航拍圖像中的挖掘機來確定圖像中是否存在風險。通過對用戶提供以及自行采集的1004張5472×3648高分辨率航拍圖像進行分析,發(fā)現(xiàn)該類圖像語義信息復雜,目標物體占比小,特征稀疏,導致檢測困難且檢測容易受到干擾。用戶要求挖掘機的識別率在70%以上且要進行實時識別,依據(jù)此要求,通過對目前目標檢測算法的對比,選擇檢測速度最快且檢測性能較好的YOLOv3作為目標檢測算法。YOLOv3目標檢測算法需要輸入416×416大小的圖像,因此在處理輸入圖像時會將圖像縮小,造成特征損失。為了減少這種特征損失,提出了基于分塊的YOLOv3目標檢測算法,算法采用基于定步長滑動窗口的分塊方法,將圖像切分成小塊再使用YOLOv3目標檢測算法檢測,達到了減少特征損失的目的。經(jīng)過對比實驗,基于分塊的YOLOv3目標檢測算法比未改進時的識別率提升了接近10... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

存在工地的電信線路沿線航拍照片

中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文作流程設計的自動電信光纜巡檢系統(tǒng)工作流程如圖 2.2 所示，系統(tǒng)包一臺圖片服務器以及本文所述航拍目標檢測子系統(tǒng)。線路沿線的 4G 無線通信基站連接到互聯(lián)網(wǎng)，每架無人機管理子系統(tǒng)通過 TCP/IP 協(xié)議對無人機進行監(jiān)控和操縱上創(chuàng)建任務目錄，飛行過程中，通過機載 4G 模塊連接到通過互聯(lián)網(wǎng)上傳航拍照片到圖片服務器上的任務目錄中圖片服務器上的任務，發(fā)現(xiàn)新任務時讀取新任務目錄中挖掘機就使用紅色框標識，并上傳到圖片服務器上的告統(tǒng)讀取圖片服務器上告警目錄中的告警圖片，顯示在無查看。

?郊鋇ヂ肪斗⑸??模?炊寥〖鋇ヂ肪督?邢煊�。�?2.3 子系統(tǒng)結構圖2.3 目標檢測算法的選擇航拍目標檢測子系統(tǒng)的關鍵技術是目標檢測算法，目標檢測是計算機視覺領域的一個常見問題，與分類問題不同，分類問題只需要解決圖片中的物體是什么的問題，而目標檢測問題除了需要解決物體是什么的問題，還需要解決物體在哪里的問題。以子系統(tǒng)的挖掘機檢測任務為例，如圖 2.4 所示，最終的目標是使用標識框?qū)⑼?

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度學習的航空對地小目標檢測[J]. 梁華,宋玉龍,錢鋒,宋策.  液晶與顯示. 2018(09)
[2]基于YOLO算法的無人機航拍圖片絕緣子缺失檢測[J]. 楊罡,張娜,晉濤,王大偉.  科技資訊. 2018(24)
[3]通信光纜線路維護的問題與對策解析[J]. 李揚.  信息通信. 2017(11)
[4]一種基于深度學習的新型小目標檢測方法[J]. 陳江昀.  計算機應用與軟件. 2017(10)

博士論文
[1]固定翼無人機地面車輛目標自動檢測與跟蹤[D]. 李大偉.中國科學院大學(中國科學院國家空間科學中心) 2017

碩士論文
[1]基于深度學習的無人機遙感圖像目標識別方法研究[D]. 祝思君.北京建筑大學 2018
[2]基于SSD的航拍圖像小目標快速檢測算法研究[D]. 李華清.西安電子科技大學 2018



本文編號：3277805