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摘要:
结合定位技术和激光测距技术,提出了一种基于机器视觉的电力巡线故障定位新方法.通过无人机搭载可见光相机进行巡线拍摄,将航拍图像实时传回地面站进行处理.采用数学形态学的图像处理方法和模式识别方法进行故障检测与识别.通过惯性测量系统进行初步定位,得到无人机的经纬度坐标.利用无人机机载激光测距模块,测量故障点到无人机的距离来修正坐标.最后,经过空间大地坐标系和空间直角坐标系的变换,以及两个空间直角坐标系的基准转换,计算出了故障点的准确位置,并且很大程度地提高了定位的准确性,其空间直角坐标测量精度可达0.11 m.
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文献信息
篇名 基于机器视觉和激光测距的输电线故障定位
来源期刊 同济大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 机器视觉 激光测距 输电线路 图像处理 故障定位
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 电子、计算机、控制与系统
研究方向 页码范围 1745-1753
页数 9页 分类号 TM81
字数 5950字 语种 中文
DOI 10.11908/j.issn.0253-374x.2018.12.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 金立军 同济大学电子与信息工程学院 81 1000 17.0 29.0
2 王恒 同济大学电子与信息工程学院 7 68 4.0 7.0
3 闫书佳 6 16 1.0 4.0
4 王文华 2 15 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
激光测距
输电线路
图像处理
故障定位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
同济大学学报(自然科学版)
月刊
0253-374X
31-1267/N
大16开
上海四平路1239号
4-260
1956
chi
出版文献量(篇)
6707
总下载数(次)
15
总被引数(次)
105464
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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