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公开(公告)号：CN118052878B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410203883.X
申请日：2024-02-23
Applicant: 云南民族大学
Abstract: 本公开实施例是关于一种无人机电力自动巡检中相对于杆塔位置的单目视觉估计方法。本公开利用多视角下的电力杆塔数据集作为先验信息，并提出了P‑IoU损失函数训练目标检测模型以提升算法精度；将无人机采集的巡线图像输入至训练后的目标检测模型中；目标检测模型对待检测图像进行预处理后进行固定窗口的注意力计算得到第一特征图；采用移动窗口的方式处理各个待检测图像后进行注意力计算得到第二特征图；根据第一特征图和第二特征图得到注意力计算矩阵，并得到目标特征图，根据目标特征图识别出待检测图像中所有的待筛选电力杆塔；根据待筛选电力杆塔筛选出目标电力杆塔，结合无人机与目标杆塔的相对位置类型，得到无人机的估计位置。
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公开(公告)号：CN118052878A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410203883.X
申请日：2024-02-23
Applicant: 云南民族大学
Abstract: 本公开实施例是关于一种无人机电力自动巡检中相对于杆塔位置的单目视觉估计方法。本公开利用多视角下的电力杆塔数据集作为先验信息，并提出了P‑IoU损失函数训练目标检测模型以提升算法精度；将无人机采集的巡线图像输入至训练后的目标检测模型中；目标检测模型对待检测图像进行预处理后进行固定窗口的注意力计算得到第一特征图；采用移动窗口的方式处理各个待检测图像后进行注意力计算得到第二特征图；根据第一特征图和第二特征图得到注意力计算矩阵，并得到目标特征图，根据目标特征图识别出待检测图像中所有的待筛选电力杆塔；根据待筛选电力杆塔筛选出目标电力杆塔，结合无人机与目标杆塔的相对位置类型，得到无人机的估计位置。
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公开(公告)号：CN118887502A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410860610.2
申请日：2024-06-28
Applicant: 云南民族大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于IST‑DETR的红外小目标检测方法、系统、设备及介质，采用骨干网提取红外小目标的多尺度特征图，采用包含MSF模块的混合编码器以适应红外小目标的多尺度特征图，输出特征表达的红外图像编码，采用带有辅助预测头的解码器根据特征表达的红外图像编码确定红外小目标的位置和类别。本发明通过骨干网获取红外目标的全局特征，使用包含MSF模块的混合编码器增强模型的检测能力，充分考虑红外图像的实际特征，提高检测效果。本发明的模型显著降低了红外小目标检测的复杂性，提高了检测效率。
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