基于深度视觉的无人机自主巡检系统研究
发布时间：2021-02-07 04:05
输电线路承担输送电能的重要任务,需要定期巡检和维护。随着无人机（UAV）技术的发展,智能化的无人机自主巡检是当前的重点研究方向之一。现有的无人机巡检方式其航线规划基本都是基于航路点的GPS信息进行设计的,部分区域GPS信号弱,使用条件受限,是阻碍无人机电力巡检广泛应用的主要瓶颈。针对复杂环境下的输电线路态势感知,本文以多旋翼无人机为平台,通过综合运用无人机技术、视觉定位技术和深度学习技术,构建具有自主飞行控制能力和缺陷检测能力的无人机电力巡检系统,命名为基于深度视觉的无人机自主巡检系统,实现对危害较大、特征明显的绝缘子类故障的实时巡检,主要工作如下:首先,提出深度视觉定位子系统,采用基于深度学习的目标检测算法,利用单目视觉的投影关系对尺寸已知的待检测目标进行空间定位,无需定位设备或视觉建图。对非线性单目视觉定位模型进行研究,修正相机镜头畸变和光轴校准误差带来的影响,提高定位精度。综合考虑检测准确度与速度,设计适用于便携式智能平台的轻量级目标检测网络MobileNetV1-YOLOv3,建立检测结果与视觉定位模型的联系,将提取的视觉信息转换为空间位置并对缺陷进行检测。其次,针对视觉定位信...
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 无人机电力巡检发展现状
1.2.2 无人机地面站发展现状
1.3 本文的主要研究内容与结构安排
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 结构安排
2 系统总体设计及相关技术概述
2.1 引言
2.2 系统整体方案
2.3 无人机系统体系
2.3.1 无人机系统组成
2.3.2 机身坐标系与当地水平坐标系
2.3.3 无人机的姿态与飞行
2.4 相机成像原理
2.4.1 理想相机模型
2.4.2 镜头的非线性畸变
2.5 目标检测算法基础
2.5.1 卷积神经网络
2.5.2 目标检测算法
2.6 地面站开发环境
2.6.1 Android平台
2.6.2 DJI Mobile SDK
2.7 本章小结
3 深度视觉定位子系统
3.1 引言
3.2 单目视觉定位模型
3.2.1 非线性相机模型标定方法
3.2.2 目标尺寸已知的视觉定位
3.2.3 定位误差修正
3.2.4 实验与分析
3.3 轻量级目标检测网络
3.3.1 YOLOv3网络基础
3.3.2 深度可分离卷积
3.3.3 MobileNetV1-YOLOv3 网络模型
3.3.4 检测结果应用
3.3.5 评价指标
3.3.6 实验与分析
3.4 本章小节
4 地面站控制子系统
4.1 引言
4.2 无人机的实时定位
4.2.1 卡尔曼滤波的算法原理
4.2.2 基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合
4.2.3 实验与分析
4.3 地面站APP开发
4.3.1 APP开发基础
4.3.2 界面布局
4.3.3 信息交互
4.3.4 地图模块及坐标变换
4.3.5 虚拟摇杆
4.3.6 变焦模块
4.4 本章小节
5 系统实测
5.1 引言
5.2 系统作业流程
5.3 系统定位精度
5.4 绝缘子巡检实测
5.5 220kV电力杆塔巡检流程
5.6 本章小节
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]架空输电线路无人机巡检技术研究进展[J]. 邵瑰玮,刘壮,付晶,谈家英,陈怡,周立玮. 高电压技术. 2020(01)
[2]民用无人机地面站发展的分析研究[J]. 何松儒,周超,叶佳,贾平法. 数字技术与应用. 2019(10)
[3]基于YOLO的无人机电力线路杆塔巡检图像实时检测[J]. 郭敬东,陈彬,王仁书,王佳宇,仲林林. 中国电力. 2019(07)
[4]基于深度卷积网络的复杂环境中绝缘子串特征检测[J]. 纪超,黄新波,曹雯,朱永灿,张烨. 计算机测量与控制. 2019(05)
[5]基于差分定位的输电线路多旋翼无人机智能巡检[J]. 曾懿辉,何通,郭圣,熊勇良,崔颖铷,左剑,罗昊. 中国电力. 2019(07)
[6]基于改进Faster-RCNN的输电线巡检图像多目标检测及定位[J]. 林刚,王波,彭辉,王晓阳,陈思远,张黎明. 电力自动化设备. 2019(05)
[7]抗电磁干扰的无人机GPS/INS组合导航方法[J]. 唐泽亮,吴永明. 机械设计与制造. 2019(04)
[8]不同椭球参数下高斯投影的差异分析研究[J]. 王映雪,徐伟健,高源. 测绘与空间地理信息. 2018(06)
[9]基于深度卷积网络的目标检测综述[J]. 吴帅,徐勇,赵东宁. 模式识别与人工智能. 2018(04)
[10]传统相机标定算法综述[J]. 靳冲,张建勋,廖宁. 科学咨询（科技·管理）. 2018(01)
博士论文
[1]基于单目视觉的目标识别与定位研究[D]. 冯春.南京航空航天大学 2013
硕士论文
[1]广角图像畸变校正算法的研究及FPGA实现[D]. 林艳星.西安电子科技大学 2017
[2]摄像机标定方法的研究[D]. 舒娜.南京理工大学 2014
[3]单目视觉/惯性室内无人机自主导航算法研究[D]. 庄曈.南京航空航天大学 2012
[4]SVM与AdaBoost算法的应用研究[D]. 宋静.大连海事大学 2011
本文编号：3021625
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 无人机电力巡检发展现状
1.2.2 无人机地面站发展现状
1.3 本文的主要研究内容与结构安排
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 结构安排
2 系统总体设计及相关技术概述
2.1 引言
2.2 系统整体方案
2.3 无人机系统体系
2.3.1 无人机系统组成
2.3.2 机身坐标系与当地水平坐标系
2.3.3 无人机的姿态与飞行
2.4 相机成像原理
2.4.1 理想相机模型
2.4.2 镜头的非线性畸变
2.5 目标检测算法基础
2.5.1 卷积神经网络
2.5.2 目标检测算法
2.6 地面站开发环境
2.6.1 Android平台
2.6.2 DJI Mobile SDK
2.7 本章小结
3 深度视觉定位子系统
3.1 引言
3.2 单目视觉定位模型
3.2.1 非线性相机模型标定方法
3.2.2 目标尺寸已知的视觉定位
3.2.3 定位误差修正
3.2.4 实验与分析
3.3 轻量级目标检测网络
3.3.1 YOLOv3网络基础
3.3.2 深度可分离卷积
3.3.3 MobileNetV1-YOLOv3 网络模型
3.3.4 检测结果应用
3.3.5 评价指标
3.3.6 实验与分析
3.4 本章小节
4 地面站控制子系统
4.1 引言
4.2 无人机的实时定位
4.2.1 卡尔曼滤波的算法原理
4.2.2 基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合
4.2.3 实验与分析
4.3 地面站APP开发
4.3.1 APP开发基础
4.3.2 界面布局
4.3.3 信息交互
4.3.4 地图模块及坐标变换
4.3.5 虚拟摇杆
4.3.6 变焦模块
4.4 本章小节
5 系统实测
5.1 引言
5.2 系统作业流程
5.3 系统定位精度
5.4 绝缘子巡检实测
5.5 220kV电力杆塔巡检流程
5.6 本章小节
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]架空输电线路无人机巡检技术研究进展[J]. 邵瑰玮,刘壮,付晶,谈家英,陈怡,周立玮. 高电压技术. 2020(01)
[2]民用无人机地面站发展的分析研究[J]. 何松儒,周超,叶佳,贾平法. 数字技术与应用. 2019(10)
[3]基于YOLO的无人机电力线路杆塔巡检图像实时检测[J]. 郭敬东,陈彬,王仁书,王佳宇,仲林林. 中国电力. 2019(07)
[4]基于深度卷积网络的复杂环境中绝缘子串特征检测[J]. 纪超,黄新波,曹雯,朱永灿,张烨. 计算机测量与控制. 2019(05)
[5]基于差分定位的输电线路多旋翼无人机智能巡检[J]. 曾懿辉,何通,郭圣,熊勇良,崔颖铷,左剑,罗昊. 中国电力. 2019(07)
[6]基于改进Faster-RCNN的输电线巡检图像多目标检测及定位[J]. 林刚,王波,彭辉,王晓阳,陈思远,张黎明. 电力自动化设备. 2019(05)
[7]抗电磁干扰的无人机GPS/INS组合导航方法[J]. 唐泽亮,吴永明. 机械设计与制造. 2019(04)
[8]不同椭球参数下高斯投影的差异分析研究[J]. 王映雪,徐伟健,高源. 测绘与空间地理信息. 2018(06)
[9]基于深度卷积网络的目标检测综述[J]. 吴帅,徐勇,赵东宁. 模式识别与人工智能. 2018(04)
[10]传统相机标定算法综述[J]. 靳冲,张建勋,廖宁. 科学咨询（科技·管理）. 2018(01)
博士论文
[1]基于单目视觉的目标识别与定位研究[D]. 冯春.南京航空航天大学 2013
硕士论文
[1]广角图像畸变校正算法的研究及FPGA实现[D]. 林艳星.西安电子科技大学 2017
[2]摄像机标定方法的研究[D]. 舒娜.南京理工大学 2014
[3]单目视觉/惯性室内无人机自主导航算法研究[D]. 庄曈.南京航空航天大学 2012
[4]SVM与AdaBoost算法的应用研究[D]. 宋静.大连海事大学 2011
本文编号：3021625
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3021625.html
