摘要
一种基于端侧的无人机航拍图像拼接和隐患检测方法和系统。该方法包括,在无人机起飞前,将飞行数据包同步到端侧;无人机根据飞行轨迹数据飞行过程中采集实时航拍图像数据并进行拼接,将实时航拍图像数据与飞行数据包进行比较得到增量数据,利用端侧AI检测模型对增量数据进行隐患区域检测,将增量数据和端侧隐患检测结果传输至云端模块;利用云端模块中的云端识别模型对包含增量数据的全量数据进行图像拼接和延时分析,识别深层隐患区域,将深层隐患识别结果可视化输出;基于端侧隐患检测结果和深层隐患识别结果,结合实际隐患对端侧AI检测模型和云端识别模型进行训练和优化。本发明的方案为电力巡检提供高效、准确和可靠的解决方案。
技术关键词
电力巡检无人机
图像拼接
云端
ORB特征提取
数据
航拍
YOLO算法
SLAM算法
检测特征点
无人机巡检
正确率
巡检图像
模块
施工场地
结合点
系统为您推荐了相关专利信息
LSTM神经网络
车辆横向速度
迁移学习模型
状态空间方程
估计方法
语义理解模型
风险识别方法
梯形模糊数
指标
权重计算方法
智能电力设备
状态评价方法
云物元模型
评价指标体系
皮尔逊相关系数