旋翼无人机高压输电线高效检测算法：BSRT提升实时性和精度

本文主要探讨了面向旋翼无人机的高压输电线在线检测技术，针对电力巡线过程中对算法实时性和鲁棒性提出的高要求，研究者提出了一种结合边界搜索（Boundary Search）和Radon变换（BSRT）的新型算法。论文首先深入分析了高压输电线在图像中的边界特性，指出其贯穿性的关键作用。作者创新地将图像的四条边界作为搜索策略的起点，设计了一种在边界约束下利用Radon变换检测直线特征的能量函数，并详细阐述了求解方法。 相比于传统的Radon算法，该新算法在复杂度上实现了显著优化，降低了大约一个数量级，这使得它在实际应用中具备更高的效率。为了验证算法的有效性和性能，研究者对BSRT算法进行了实验对比，包括使用人工合成图像和无人机实际航拍的高压输电线场景。实验结果显示，BSRT算法在处理速度上明显优于Radon算法，与Line Segment Detector (LSD)算法的处理速度相当，但其高压输电线检测精度却远超两者，显示出明显的优越性。 通过理论分析和实证数据，论文证明了BSRT方法成功地解决了经典Radon算法高复杂度以及LSD算法在复杂背景下的高敏感性问题，为旋翼无人机的高压输电线在线检测提供了有效且实用的解决方案。因此，这项研究对于提升电力巡线的效率和准确性具有重要的实际价值，特别是在无人机技术日益普及的今天，其研究成果具有广阔的应用前景。