一种基于深度学习的树障入侵检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的树障入侵检测方法，所述方法包括：基于YOLOv8目标检测模型检测电力线和树木；利用双目深度估计获得图像场景的深度信息；基于深度信息对图像应用分段处理，结合目标检测结果去除位于远处的树木和非关注区域物体；对保留下来的物体，分析树木和电力线在3D空间中的相对位置；基于空间距离、树木大小、生长趋势等因素建立综合评估模型，生成预警信息。本发明将计算机视觉、数字图像处理技术和激光雷达技术相结合，通过对相机捕获的图像进行分析进行树障入侵的判断，具有普适性高、成本低、准确率高等优势。