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Aplicación de un marco de percepción de extremo a extremo basado en Boosted DETR en la inspección de líneas de transmisión aéreas con UAV

Autores: Wang, Jinyu; Jin, Lijun; Li, Yingna; Cao, Pei

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Aplicación de un marco de percepción de extremo a extremo basado en Boosted DETR en la inspección de líneas de transmisión aéreas con UAV


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Detección de fallos
Inspección de líneas de transmisión
Aisladores
Martillos antivibración
Detección de sag de arco
Línea de transmisión de alta tensión

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Como tareas predecesoras cruciales para la detección de fallos y la inspección de líneas de transmisión, los aislantes, los martillos antivibración y la detección de sag de arco son trabajos críticos. Debido a la complejidad del entorno de las líneas de transmisión de alta tensión y otros factores, el trabajo de detección de objetivos en las líneas de transmisión sigue siendo un desafío. Se propone un método para la inspección de líneas de transmisión de alta tensión basado en DETR (TLI-DETR) para detectar aislantes, martillos antivibración y sag de arco. Este modelo logra un mejor equilibrio en términos de velocidad y precisión que los métodos anteriores. Debido a la interferencia ambiental, como bosques montañosos, ríos y lagos, este artículo utiliza el algoritmo Improved Multi-Scale Retinex with Color Restoration (IMSRCR) para hacer que la extracción de bordes sea más robusta con menos interferencia de ruido. Basado en la red de extracción de características de TLI-DETR, introducimos la información de bordes y semántica mediante Comparación de Momentum (MoCo) para mejorar la capacidad de extracción de características del modelo para objetivos pequeños. Los diferentes ángulos de disparo y distancias de los drones hacen que las imágenes de los objetivos ocupen proporciones pequeñas y se obstaculicen entre sí. En consecuencia, el perfil estadístico del área y la relación de aspecto de los objetivos de la línea de transmisión capturados por UAV generan vectores de consulta de objetivos con información previa para permitir que el modelo se adapte a las necesidades de detección de objetivos de línea de transmisión de manera más precisa y efectiva, mejorando así la precisión de detección de objetivos pequeños. Los resultados experimentales muestran que este método tiene un excelente rendimiento en la detección de líneas de transmisión de alta tensión, logrando hasta un 91.65% de precisión y una velocidad de detección de 55FPS, lo que proporciona una base técnica para la detección en línea de objetivos de líneas de transmisión.

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