公开(公告)号：CN110309865A

公开(公告)日：2019-10-08

申请号：CN201910530052.2

申请日：2019-06-19

Applicant: 上海交通大学 ,  上海交通大学烟台信息技术研究院

Inventor： 顾超越 ,  史晋涛 ,  李喆 ,  盛戈皞 ,  江秀臣

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G01N21/88

Abstract: 本发明涉及一种无人机巡视输电线路销钉缺陷分级图像识别方法，包括：S0、利用巡视采集图像对区域推荐卷积神经网络和SVM分类器进行预训练；S1、巡视采集图像送入区域推荐卷积神经网络；S2、利用区域推荐卷积神经网络对销钉进行定位，输出销钉定位矩形框图像；S3、对销钉定位矩形框图像上采样并作灰度化处理；S4、提取步骤S3处理后图像的SIFT特征；S5、对图像SIFT特征采用K-means算法聚类并制作成词袋模型；S6、词袋模型送入SVM分类器判断销钉是否存在缺陷。有益效果是简化了输电线路巡检人员的工作量，提高了输电线路销钉缺陷的检出率。