傅思遥
- 作品数：3 被引量：87H指数：2
- 供职机构：武汉大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型被引量：58
- 2019年
- 针对无人机或机器人获取的输电线路绝缘子图像,提出了一种基于深度学习图像识别框架(YOLOv2)网络的输电线路绝缘子在线识别与缺陷诊断模型,训练YOLOv2网络学习复杂背景下各种绝缘子的特征并准确识别,结合边缘检测、直线检测、图像旋转和垂直投影方法,对识别出各种状态的绝缘子进行缺陷诊断。输电线路巡检图像的仿真结果表明,所提出的绝缘子自动识别与缺陷诊断方法能迅速准确地从输电线路巡检图像中识别出绝缘子,并诊断出绝缘子是否破损以及缺陷位置,有利于提升输电线路智能巡检水平。
- 赖秋频杨军谭本东王亮傅思遥韩立伟
- 关键词：输电线路智能巡检绝缘子图像识别
- 基于主元梯度直方图的输电线路障碍物检测被引量：1
- 2016年
- 基于视觉导航的输电线路巡检机器人在智能电网和输电线路巡检中有广泛的应用。提出一种基于主元方向梯度直方图特征的快速分类检测方法用于在线障碍物检测与识别。与传统基于几何结构基元的方法相比,该方法能在不提升计算复杂度的情况下显著提升识别精度,明显改善了识别算法在野外大范围复杂背景与光照影响下的性能。实验结果表明,该方法能达到精度和速度的性能平衡。
- 张峰郭锐程志勇雍军傅思遥韩立伟杨军贾乐刚
- 关键词：目标识别方向梯度直方图支持向量机
- 基于计算机视觉的架空输电线路机器人巡检技术综述被引量：29
- 2018年
- 架空输电线路是电网安全运行和电能可靠输送的关键,对其进行定期巡检至关重要。计算机视觉系统具有集成度高、交互性好、自动化程度高、处理速度快等特点,能够在架空输电线路巡检过程中各类设备的准确识别和故障判断中发挥重要作用,因此计算机视觉系统在架空输电线路机器人巡检与故障诊断中具有广泛的应用前景。从导线的识别、杆塔识别以及绝缘子串的识别等架空输电线路关键设备方面综述了机器人计算机视觉巡检技术及其研究现状,分析了多种相应的图像处理方法,在此基础上对基于机器学习的架空输电线路机器人视觉巡检关键技术进行了总结与展望。
- 李振宇郭锐赖秋频杨军雍民王亮傅思遥
- 关键词：计算机视觉架空输电线路图像处理
