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基于无人机图像的风力发电机叶片缺陷识别 下载：24 浏览：274

仇梓峰 王爽心 李蒙 《发电技术与研究》 2018年9期

摘要:
针对风力发电机叶片人工检测低效,缺陷诊断难的问题,提出一种基于无人机与图像处理的风力发电机叶片缺陷识别方法。通过Halcon 12与Visual Studio 2015的联合开发,实现图像处理流程、检测结果输出以及缺陷回放等功能,包括相机标定、通过快速自适应加权中值滤波处理图像、动态阈值分割叶片图像缺陷特征,利用区域处理识别裂纹和砂眼等缺陷,并对缺陷进行分类与测量以及输出对叶片质量的分析报告等,实现风力发电机叶片表面缺陷的自动检测功能。通过实例验证了该方法在风力发电机叶片表面缺陷检测中的较高精确性与算法稳定性。

基于无人机航拍的场景重建 下载：51 浏览：593

胡昊 于世洁 孙婷 唐学伟 《航空航天学报》 2025年4期

摘要:
常见的场景重建技术可以利用激光扫描器扫描得到点云数据来生成三维模型，或者通过结构光投射出的有规律光纹来捕捉光纹的形状，从而重建三维模型。但是需要专业的设备，成本较高，除此之外，环境的干扰对三维重建的结果影响较大。而无人机由于其灵活性、高效性和相对低成本，可以应用于常见的天气和地形。为了实时对某一区域进行三维重建，我们提出了基于无人机航拍数据的三维重建算法。无人机搭载的摄像头可以获得高清的图像，该数据可以用于神经渲染算法，在体渲染的基础上我们通过单视图深度估计作为辅助，提高了位姿估计的准确性。根据航拍数据的特点，本文修改了隐式函数使其更加符合无人机拍摄的角度。为了更加直观得到地形、建筑布局等信息，我们通过三维重建算法得到点云，然后设计了得到点云的正射投影的算法。为了对同一场景的不同时段进行仿真，我们加入了GAN算法，可以有效的实现不同时间段的场景转换。我们将以上功能融合在一起，提出了多模块融合的框架，有效的解决了操作繁杂、原始数据较难获得、交互性弱等问题。最后我们利用无人机航拍数据集、LLFF数据集，以Nerf、Ha-Nerf算法为基准设计实验，验证了三维重建算法的准确性。

无人机图像的输电线异物检测方法研究 下载：379 浏览：3406

孙玉诚 《光电子进展》 2023年1期

摘要:
我国输电线路的建设(特别是特高压线路的建设)行程十分紧密，所以对输电线路输电的安全性建设提出挑战。而输电线路经常会受到气候变换、异物(如风筝、塑料袋、气球等)的影响，特别是异物悬挂于输电线路上，它们会极大地缩短放电距离，对输电线路下的行人、车辆造成危害，严重时导致输电中断，造成大面积停电。所以对输电线路进行异物检测是十分必要的。
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