典型文献
基于改进鸽群层级的无人机集群视觉巡检模型
文献摘要：
为解决无人机在执行输电线路巡检工作过程中易受环境干扰,以及传统单人单机工作模式巡检效率低下等问题,提出基于改进鸽群层级算法的无人机集群视觉巡检模型.根据载机车辆与待检塔位的GPS坐标计算出启航无人机的初始地标点,并规划运动轨迹;根据当前在巡无人机结束巡检点的位置更新待起飞无人机初始地标,实现启航与在巡无人机巡检地标的动态衔接,完成对地图指南针算子的改进;利用改进的自适应模板匹配算法优化在巡无人机的Adaboost视觉识别系统,通过自适应比对线路间距实现无人机与输电线路间相对位置的自主调整,在动态调节姿态的基础上提高检测质量.实验结果表明:相比于传统鸽群方法,该模型在巡检效率方面的在空巡检时间提高了 12％、巡检距离提高了 27.5％,风吹、地形变化的情况下巡线质量相比于常规识别模型分别提高了 21％和15％.
文献关键词：
无人机输电线路巡检;改进鸽群层级算法;改进Adaboost;视觉识别
中图分类号：
作者姓名：
陈麒;崔昊杨
作者机构：
汕头职业技术学院,广东汕头515000;上海电力大学,上海200090
文献出处：
引用格式：
[1]陈麒;崔昊杨-.基于改进鸽群层级的无人机集群视觉巡检模型)[J].系统仿真学报,2022(06):1275-1285
A类：
改进鸽群层级算法,线路间距
B类：
无人机集群,决无,中易,环境干扰,单人,单机,机工,巡检效率,据载,机车,塔位,GPS,坐标计算,启航,地标,标点,运动轨迹,巡检点,位置更新,起飞,无人机巡检,指南针,自适应模板,模板匹配算法,算法优化,Adaboost,视觉识别系统,相对位置,主调,动态调节,高检,检测质量,风吹,地形变化,巡线,线质量,识别模型,无人机输电线路巡检
AB值：
0.340828
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