1、“.....图视频图像去抖方法框架精准拍摄当无人机巡检线路进行拍照时,采用单目测距技术,进行实时测算距离,当角度符合后,获得的巡检图像就符合对关键设备结构点故障缺陷图像要采用形状特征识别和颜色特征识别,首先对输电线路杆塔进行识别,再识别鸟巢,由此判断是杆塔上的鸟巢还是背景中相似图像。具体流程如所示图鸟巢隐患识别流程图由于无人机巡检产生的照片都是彩色图像,都是采用颜色模式,处理图像的时候,要分别对种分量进行处理,实际上并不能反映图像的形态特征,只是从光学的原理上进行颜色的调配。直线检测直线检测的目的在于检测图像中局部的直识别,基于深度神经网络的图像识别系统不需要人为选定图像特征,而是基于多分类器损失函数反向传播误差训练基于卷积神经网络的特征表示。基于深度神经网络的输电设备识别框图如图所示。图基于深度神经网络的输电设备识别框图研究直接利用全局特征预测每个位置可能的设备目标......”。

2、“.....得到最终的识别结果。研究通过定义回归方式,网络以及模型,将原始识别结果进行再次回归之后,再进行识别,提高斯函数对乘积进行高斯加权形成矩阵元素。计算每个像素的响应值,并对小于阀值的计算结果进行忽略。浅谈基于无人机图像视觉识别的单目测距技术陈铭原稿。无人机巡检图像的设备识别算法研究基于几何特征的计算机视觉中典型设备特点,首先应获取图像信息,即把电力设备的图像经过成像设备和传输设备转换成电信号输入到计算机中以备后续处理。然后是信息的特征提取,换句话说是对得到的电力设备浅谈基于无人机图像视觉识别的单目测距技术陈铭原稿程造成的失真,以便获得未经干扰退化的无雾图像或无雾图像的最优估计值,从而改善雾天图像质量研究图像去雾方法重要组成部分是对有雾图像进行特征提取是基于提取后的特征,利用多层神经网络进行场景深度的估计。如图给出了该方法的流程......”。

3、“.....不可避免会发生颠簸移位,表现在视频图像是图像全面模糊,辨识性与可处理性下降。常用的视频中是属于形变目标,相对来说数量较多而目标较小,不易直接采用形状特征描述,而应在检测定位时要考虑到旋转缩放平移的特性,进而根据深度学习的设备影响特征提取和训练进行设备识别,基于深度神经网络的图像识别系统不需要人为选定图像特征,而是基于多分类器损失函数反向传播误差训练基于卷积神经网络的特征表示。基于深度神经网络的输电设备识别框图如图所示。图基于深度神经网络的输电设备识别框图研究直接去燥去抖去雾避障等可以在很大程度上排除降质现象,研究图像处理算法定位并截出感兴趣区域,在感兴趣区域基础上,根据具体任务要求,继续分割提取出相关结构,要对采集到的以保证电力设备及其运行状态识别和分析的准确性。为以后的特征提取和识别处理做好必要的准备工作,以保证电力设备及其运行状态识别和分析的准确性......”。

4、“.....并建立雾天退化模型,补偿退化过颜色模式,处理图像的时候,要分别对种分量进行处理,实际上并不能反映图像的形态特征,只是从光学的原理上进行颜色的调配。直线检测直线检测的目的在于检测图像中局部的直的轮廓。算法首先是要根据上步对图像处理获得的灰度图,输出则是系列的直线分割结果。浅谈基于无人机图像视觉识别的单目测距技术陈铭原稿。无人机巡检图像的设备识别算法研究基于几何特征的计算机视觉论与编码北京清华大学出版社,王永寿无人机的通信技术飞航导弹,王辉浅谈高压绝缘子的维护与检修技术中国科技纵横,孙斌,徐威,杨汝清高压绝缘子清扫机器人的动力学建模及分析上海交通大学学报,。研究图像特征提取和识别的多种算法,针对不同的电力设备图像提取了不同的特征,如颜色纹理形状特征高等语义特征。运用不同识别方法进行实验。综合运用电力设备提取的特征和识别方法,有效的提高识别的正中典型设备特点......”。

5、“.....即把电力设备的图像经过成像设备和传输设备转换成电信号输入到计算机中以备后续处理。然后是信息的特征提取,换句话说是对得到的电力设备图像的数据材料进行加工整理分析归纳以及去伪存真,抽出能反映电力设备本质的特征。最后是判决识别,类似于人从感性认识上升到理性认识而做出结论,识别出电力设备类型的过程,此过程与特征提取的方式密切相关。防振锤在输电线路图像因此在本文中我们拟采用基于软件的视频图像去抖方法。基于软件的图像抖动消除系统般包括全局运动参数估计和运动补偿两个模块。本文拟研究通过特征跟踪的方法来处理抖动图像方法和基于区域分割的图像去抖。具体视频图像去抖方法框架如图所示。图视频图像去抖方法框架精准拍摄当无人机巡检线路进行拍照时,采用单目测距技术,进行实时测算距离,当角度符合后,获得的巡检图像就符合对关键设备结构点故障缺陷图像结构......”。

6、“.....为以后的特征提取和识别处理做好必要的准备工作,以保证电力设备及其运行状态识别和分析的准确性。图像去雾雾天图像复原是研究雾天图像降质的物理过程,并建立雾天退化模型,补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的无雾图像或无雾图像的最优估计值,从而改善雾天图像质量研究图像去雾方法重要组成部分是对有雾图像进行特征提取,因此造成了目前立体匹配中特征选择的多样性。总体上来说,大尺度特征拥有较为多样的图像信息,在图像中的数目较少,有利于快速匹配,但其定位精度差,特征提取与描述困难。而小尺度特征含有图像信息少,在图像中的数目较多,所以在匹配时需要较强的约束准则和匹配策略,从而克服歧义匹配和提高运算效率。特征的选取原则是所选特征应具有可区分性唯性不变性以及较强的解决误匹配的能力。特征点立体匹配特征点用全局特征预测每个位置可能的设备目标,不断进行迭代回归调整,得到最终的识别结果......”。

7、“.....网络以及模型,将原始识别结果进行再次回归之后,再进行识别,提升效果。以排序列表中个未使用的像素作为种子点进行递归以进行区域增长。最后进行矩形估计,完成算法直线检测。角点检测角点算法的流程是首先计算图像在,两个方向上的梯度,然后计算图像两个方向梯度的乘积。用中典型设备特点,首先应获取图像信息,即把电力设备的图像经过成像设备和传输设备转换成电信号输入到计算机中以备后续处理。然后是信息的特征提取,换句话说是对得到的电力设备图像的数据材料进行加工整理分析归纳以及去伪存真,抽出能反映电力设备本质的特征。最后是判决识别,类似于人从感性认识上升到理性认识而做出结论,识别出电力设备类型的过程,此过程与特征提取的方式密切相关。防振锤在输电线路图像程造成的失真,以便获得未经干扰退化的无雾图像或无雾图像的最优估计值,从而改善雾天图像质量研究图像去雾方法重要组成部分是对有雾图像进行特征提取是基于提取后的特征......”。

8、“.....如图给出了该方法的流程。图图像去雾方法框图视频图像去抖成像设备部署于飞机和汽车上或是手持时,不可避免会发生颠簸移位,表现在视频图像是图像全面模糊,辨识性与可处理性下降。常用的视频形状颜色特征,并且重复出现。人工识别时这种特征会使人产生视觉疲劳惯性,从而忽略关键点。而识别算法则能够根据这特征快速找出异常情况。通过对绝缘子形状颜色特征的识别,实现绝缘子破损和闪络的检测。具体流程如所示图绝缘子识别方法流程图无人机巡检图像的预处理算法电网设备图像采集受环境和气候等因素的影响,视频图像不可避免会发生降质问题,影响特征提取及处理分析等环节的效果。图像预处理,如图像浅谈基于无人机图像视觉识别的单目测距技术陈铭原稿是基于提取后的特征,利用多层神经网络进行场景深度的估计。如图给出了该方法的流程。图图像去雾方法框图视频图像去抖成像设备部署于飞机和汽车上或是手持时......”。

9、“.....表现在视频图像是图像全面模糊,辨识性与可处理性下降。常用的视频图像抖动消除系统包括安装云台,从而引入光学防抖陀螺仪补偿防抖等,这类方法属于基于硬件的防抖技术,受到风力运动速度外部环境等因素影响,应用环境有程造成的失真,以便获得未经干扰退化的无雾图像或无雾图像的最优估计值,从而改善雾天图像质量研究图像去雾方法重要组成部分是对有雾图像进行特征提取是基于提取后的特征,利用多层神经网络进行场景深度的估计。如图给出了该方法的流程。图图像去雾方法框图视频图像去抖成像设备部署于飞机和汽车上或是手持时,不可避免会发生颠簸移位,表现在视频图像是图像全面模糊,辨识性与可处理性下降。常用的视频形状颜色特征的识别,实现绝缘子破损和闪络的检测。具体流程如所示图绝缘子识别方法流程图无人机巡检图像的预处理算法电网设备图像采集受环境和气候等因素的影响,视频图像不可避免会发生降质问题......”。