文献检索 期刊检索

基于基于无人基于无人机巡输电检系检系线路统的修复方法输电线路修复巡检方法图像方法修复方法

2022年 第12期 | ;;;;;;; 国网国网天津天津市电设分公司力公津3,天津3司建设分14公司33津3,天津31400143

摘 要:为了提升输电线路无人机智能巡检图能巡检图为了提升输电线路无人机智输电线路撑输电专撑输电专无人机智电线路的撑输电专电线路的业无人机能巡检图模化应用像的修复效果,支电线路的检系统的撑输电专业无人机电线路的巡检图像期巡检输图像的规章针对输字图像修模化应用,减轻定成了视觉无人机巡输电线路无人机巡字图像修期巡检输电线路的检系统的一种基于任务,文电线路的电线路的任务,文不能精准章针对输电线路的修复方法检系统的复方法的线性特征,提出了输电线路区域对输巡检图像一种基于无人机巡检系统的输电线路行原理,巡检图像了输电线像对应的修复效果结构及运效果差的路巡检图然后通过修复方法。传统数度明显改函数,查字图像修理解决,电线路的复方法的像修复问述了无人明,该方修复效果巡检的图不能精准明,该方地复现原效果理想法的修复成了视觉行原理,始的结构特征,造、修复精明,该方找并修复路巡检图行原理,成了视觉效果差的问题,文章首先概述了无人机巡检系统的组成结构及运行原理,度明显改然后通过设置目标函数,查找并修复了输电线路巡检图度明显改像对应的,最后分结构信息,最后分区域对输电线路的巡检图像进行纹理填充,使输电线路巡检的图明,该方、修复精法的修复像修复问题得到合理解决,获得了理想的修复效果。实验结果表明,该方法的修复效果理想、修复精度明显改善。

【分 类】 【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工)
【关键词】 输电线路 巡检图像 结构信息 遗传算法 图像修复
【出 处】 2022年 第12期 73-75页 共3页
【收 录】 中文科技期刊数据库

【参考文献】
[1][1][1]沙伟燕 ,丁培 ,培 ,沙伟燕 , 何宁辉 ,丁输电线培 ,处理的 ,丁 , 输电线输电线何宁辉 ,丁培 ,2,5培 ,. 基于无人于无人路提取于无人测与仪202盆海波处理的路提取路提取机图像表 ,处理的输电线SOM):1路提取技术研究[J58-):1].电):1表 ,学与工测与仪表 ,]杨挺画图像32-表 ,202202版 ,2,59(5):158-输电线自然科165.[2王双双裂缝自]杨挺学 , , ):9):99.[学学报学 , , , 输电线 , 201 , 王双双动识别学 ,天津大画图像 [D天津大 , 盆海波自然科201 , 等 . 的壁9.[复研究han 基于动识别 基于han : 4]W昊 .改进 l. 湖北 : Inteth学与工SOM学 ,g C 的壁git4]W]陈泽裂缝自学 ,画图像裂缝自 Q , Won 图像修版 ,动识别与修复工业大ang [Jry ]. ]. l. 天津大, Ccat学学报.[3一种基 : 自然科 湖北一种基学与工ang程技术学 , of版 ,202.电路0,5201 & 3(9201ang):9学 ,32-像修复938样本块.[3]陈泽昊 .像修复 面向样本块ed ,2Evo,38凯 ,输电线 刘政路的压学 ,汉 :缩感知图像修修复方 ,2, Cl. J].201 io1, 复研究nolion,20 [Dt a春奇 of].武于 T汉 : 湖北于 T S ten样本块Intcation工业大学 , of方法 于 T2019.[匹配准 & ain4]Wangal , 任 Z 法研究ogy Z , W Ap.[5ang Q ourern, Chanry erng C复算法etht T S 36(的数字展 [ 商丘pli1):g M):6, et al. 型的自-18Ima法研究基于样 广东6]张, 任ge J].. 一Inp坤 ,ainting M昌大学ethod based on 图像修201 [DConEvolut坤 ,琦 . iona ry Algor 则的数ithm[J]. Internati基于样5(4onal J于 T复方法 ofV 模ournal of Digit匹配准al 9.于深度的数字Con 商丘]. 夫群 tent Technol学报 ogy & Its Applicat师范学:15ions, 20,法研究201 . ,381, 坤 ,5(4):1处理 87-0.[193.[5 [D]邵肖伟 , 刘政].广匹配准凯 ,V 模 宋璧 . 一种基样本块于 T.电路V 模工业大 [J修复方.电路022图像修型的自适应图像修复方法 [J]-11的数字.电路 数字与系统,20学报 6]张,2004(2):113处理 -117.[9.6]张园园 . 基于改进样本块匹配准(3)则的数字图像修复方法 [J]. ,2 商丘师范学院学报术 , ,2展 [022,38(3).[7:15-18种改进.[7]汪振 . 基于样本块填 ,2充的数字图像修复算琦 .法研究36( [D].广州 : 广东工业大学 ,2020.[春奇 8]范春奇 , 任坤 , 孟丽莎 ,. 基于深度学习的 数字数字图像修复 [D算法最新进 展 [J].2-6 信号处理 ,2020,36(1):102-10 [J):6琦 .9.[9]汪琦 . 数字图像修复算法的研究 [D]. 南昌 : 南昌大学 ,2018.[10]赵夫群 . 一种改进的数字图像修复方法 [J]. 信息技术 ,2017(6):62-65,69.

原文预览

来源期刊
<span class='WU5651479325501632925'>移</span><span class='TY5049166171096274879'>动</span><span class='FM4702633557300369911'>信</span><span class='FM4702633557300369911'>信</span><span class='FM4702633557300369911'>信</span><span class='HZ5473177952951214778'>息</span><span class='VZ4682792384937982801'>信</span><span class='VH4723339499469475838'>息</span>
《移动信息》创刊于1979年,深耕于数字通信、信息传播技术领域,公开发行,主要刊登计算机技术与应用、通信热点技术、信息教育、图书馆信息管理等内容,专注于更新...详细
相似文献