基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量方法及系统与流程

文档序号:37501634发布日期:2024-04-01 14:09阅读:来源:国知局

技术特征:

1.基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量方法,其特征在于,还包括:

3.根据权利要求1所述的基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量方法,其特征在于,所述基于改进的平衡优化器算法的bp神经网络对所述双目相机进行标定,得到所述双目相机的标定参数的步骤,具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量方法,其特征在于,所述基于改进的平衡优化器算法对所述bp神经网络的收敛阈值和权值进行优化的步骤,具体包括:

5.根据权利要求1所述的基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量方法,其特征在于,所述对经校正后的两组目标架空线路双目图像进行边缘检测,得到两组边缘图像的步骤,具体包括:

6.根据权利要求1所述的基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量方法,其特征在于,所述基于注意力机制的深度学习立体匹配方法对两组所述边缘图像进行立体匹配,得到两组所述边缘图像的预测视差图的步骤,具体包括:

7.基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量系统,其特征在于,包括:

8.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器和处理器;

9.一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。


技术总结
本发明涉及电力线路测量技术领域,公开了一种基于改进双目视觉技术的架空线路线径测量方法及系统,本方法通过基于改进的平衡优化器算法的BP神经网络对双目相机进行标定,还对经校正后的两组目标架空线路双目图像进行边缘检测,基于注意力机制的深度学习立体匹配方法对两组边缘图像进行立体匹配,在深度学习原有基础上加入了注意力机制,提升了匹配精度和算法的鲁棒性,还通过利用两组边缘图像的预测视差图确定两组边缘图像的特征点匹配结果,并确定每对相匹配的特征点之间的距离,根据所有对相匹配的特征点之间的像素坐标距离确定算术平均像素坐标距离作为目标架空线路的线径测量结果,提高了架空线路导线线径测量的精度。

技术研发人员:刘嗣扬,郭建伟,邓伟民,谭海荣,欧坚,黄达文,田攀,张斌,冼泽熙,白国建,梁锦灿
受保护的技术使用者:广东电网有限责任公司
技术研发日:
技术公布日:2024/3/31
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