基于AI技术的无人机机载前端智能图像识别

• 作者: 耿山 吕建中
• 来源期刊: 河北电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 输电线路 无人机巡检 机载前端图像识别 人工智能 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 电力物联网|Power Internet of Things
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TM732
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9898.2022.01.005

摘要

机载前端智能图像识别是输电线路无人机巡检的关键技术之一,与传统图像识别判断方法有着本质的不同.本文基于人工智能(AI)技术实现卷积神经网络机械学习,建立了设备识别、杆塔检测、导线检测、绝缘子串检测4个模型,分别进行训练与测试.综合考虑训练时间及实际使用效率,本文推荐模型的基础训练样本量为2.5万个,对比3种不同的神经网络结构,得出采用128万像素输入,池化值为2的模型识别准确度更高,不同模型的训练结果表明,对于不同的设备识别模型,达到识别准确度稳定所需的训练量从小到大依次为导线、杆塔、设备、绝缘子串.