"基于关键点的输电线路防振锤滑移视觉检测" 本文提出了一种新的输电线路防振锤滑移的视觉检测方法,主要针对电力系统中输电线路上防振锤的安全监测。该方法结合了机器视觉、关键点检测、异常检测以及位姿估计等技术,旨在提高检测效率和准确性。 首先,文章采用了改进的Single Shot MultiBox Detector (SSD) 模型来识别和定位图像中的防振锤。SSD是一种实时目标检测算法,通过多尺度特征层预测来检测不同大小的目标,而改进版则可能针对防振锤的特性进行了优化,提高了检测精度。 接下来,研究者选择了防振锤的关键点,并利用MobileNetV3网络进行关键点检测。MobileNetV3是轻量级的深度学习模型,适用于移动设备上的图像处理任务,其高效的计算性能使得在实时监测中成为可能。通过上一级SSD模型的定位结果,确定输入区域,以进一步检测防振锤的关键点。 然后,根据输电线路图像的特征,建立了相应的判别规则。当档距内悬挂多个防振锤(至少2个)时,利用关键点之间的几何约束关系进行分析,判断是否存在滑移现象。若仅悬挂单个防振锤,则利用Epipolar Plane Pose Estimation (EPnP) 算法来估计相机在不同角度的位姿。EPnP算法可以快速解决由二维图像点到三维世界点的对应关系,从而找到相机的位置。 通过相机位姿和线夹关键点像素坐标的关联,可以计算出最邻近防振锤的关键点在世界坐标系中的位置。如果这个最邻近点与防振锤的距离超出了预设的阈值范围,就认为防振锤存在滑移异常。这种方法有效地将机器视觉技术应用于实际的电力设施监测中,提高了检测的准确性和自动化水平。 实验结果证明,提出的检测方法能够有效地识别防振锤的滑移异常,为输电线路的异常检测提供了新的解决方案,有助于及时发现并预防因防振锤滑移可能导致的安全隐患,确保电力系统的稳定运行。 关键词:机器视觉;关键点检测;异常检测;位姿估计;输电线路;防振锤;滑移检测。
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