摘要
本发明涉及无人机技术领域,且公开了一种电力巡检无人机的身份识别系统。该电力巡检无人机的身份识别系统通过集成GPS信息、环境参数以及高清摄像头捕捉的图像数据,利用小波去噪技术和数据融合方法,有效减少了环境因素如天气变化和信号干扰对数据的影响,特征提取模块不仅提取无人机自身的特征,还分析电力设备的关键电压和电流特征,确保识别的全面性与准确性,身份识别模块结合CNN图像识别算法,对采集的特征数据进行高效比对与分类,输出身份可信度评分,提升了身份确认的可靠性,结果显示模块则直观呈现身份识别结果,并生成详细的报告,便于后台管理与决策,有效提高了无人机在巡检过程中的身份识别率,增强了巡检作业的安全性与可靠性。
技术关键词
电力巡检无人机
身份识别系统
身份识别模块
特征提取模块
图像识别算法
电力设备
数据分析模块
小波去噪
高清摄像头
数据采集模块
数据融合方法
生成无人机
采集无人机
巡检作业
无人机技术
像素
电流
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特征提取方法
特征提取模型
关系
逻辑
特征提取模块
绝缘手套
反馈方法
存储指纹数据
反馈装置
数据存储模块
分量特征
高频特征
水平高频分量
卷积神经网络提取
多通道特征
极化SAR舰船
极化特征
图像分类方法
特征提取网络
分支