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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明涉及一种面向电网线路无人机巡检的鲁棒特征匹配方法。其发明内容主要包括：提出一种基于深度估计和线性检测的线路关键点提取方法，将关键点约束在具有线性结构的检测目标附近，并在此基础上，提出一种基于多层随机种子的图匹配网络，通过种子集进行稀疏图消息传递，从而剔除匹配冗余的关键点。本发明能够在电网线路无人机巡检中实现巡检目标的鲁棒匹配，为线路环境建模提供可靠的视觉对应关系，有助于解决当前巡检方案下无卫星信号定位难和无法快速通道建模等问题，具有实际应用价值。
主权项：1.一种面向电网线路无人机巡检的鲁棒特征匹配方法，其特征在于，利用电杆、配电箱和电线等巡检目标的线性结构进行关键点提取，并通过种子集进行图消息传递，适用于电网线路巡检的鲁棒特征匹配。所述方法包括以下：S1.一种基于深度估计和线性检测的线路关键点提取方法。提取输入图像的点位置信息和线性结构，基于电杆、配电箱和电线等检测目标的显著线性特征，利用深度信息对线性框图空间映射范围外的点进行剔除，并将提取线性片段的端点作为补偿，添加到关键点集合中，从而实现巡检目标关键点鲁棒提取。S2.一种基于多层随机种子的图匹配网络。通过构建关键点种子集，在训练过程中，对匹配图像的种子关键点进行稀疏图消息传递，降低不匹配关键点的冗余信息误差，并结合完全图分配模块，增强多层种子生成过程中全局关键点的匹配相关性表达，从而有效提高线路关键点匹配精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种面向电网线路无人机巡检的鲁棒特征匹配方法
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