无人机光伏巡检的图像目标检测算法

发布时间：2021-03-28 04:24

　　<正>无人机光伏巡检逐渐代替人工巡检,但其对光伏板上的树叶、鸟粪等小目标样本的检测仍存在缺陷,本文基于深度学习的SSD算法,研究了小目标识别问题。采取金字塔图像序列的数据增强,使SSD算法能够不增加噪声的情况下,最大可能的增加小目标样本的识别。通过未改进的SSD算法与改进之后的SSD算法进行检测对比,证实了改进之后的检测性能得到一定的提升。大量光伏板被鸟粪、树叶等遮挡和长期风吹日晒,出现热斑和裂痕等问题。人工巡检因受地势与环境影响,耗时长、不精确、甚至威胁到人身安全,相比之下,用无人机搭载高清摄像头进行巡检,更方便、精确。无人机巡检以采集高质量的图像作为样本,进行故障目标的检 

【文章来源】：电子世界. 2020,(11)

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【部分图文】：

改进之后的SSD检测

基于金字塔序列的图像增强

未改进的SSD检测


本文编号：3104881