文档名：基于图像预处理和语义分割的电力巡检机器人视觉导航方法
摘要：由于光照和恶劣天气的影响,传统图像处理方法用于巡检机器人视觉导航方面的识别效率不高,为此,提出一种基于图像预处理和语义分割的电力巡检机器人视觉导航方法.首先,提出基于自适应伽马校正方法的图像增强方法,解决强光、弱光和光照不均对图像的影响,针对曝光情况采用LSTM预测模型自适应调整摄像头角度消除曝光,提升图像良好曝光度;然后,采用改进DenseNet网络对导航路径进行语义分割,提取路径目标区域,通过目标区域像素值的分布拟合机器人的前进路线并计算出偏移量,提供机器人调整行驶姿态的关键参数并利用模板匹配判断导航路径中的走向、定位与分叉标志.实验结果表明,该算法能有效解决由光照和恶劣天气所导致的识别精度低的问题,提高复杂环境下巡检机器人导航定位的精准度.
Abstract：Duetotheinfluenceoflightingandharshweather,thetraditionalimageprocessingmethodshavelowrecognitionefficiencyinvisualnavigationofinspectionrobots.Thispaperproposesavisualnavigationmethodforpowerinspectionrobotsbasedonimagepreprocessingandsemanticsegmentation.Animageenhancementmethodbasedontheadaptivegammacorrectionmethodisproposedtosolvetheinfluenceofstronglight,weaklightandunevenilluminationontheimage.Aimingtotheexposureconditions,theLSTMpredictionmodelisusedtoadaptivelyadjustthecameraangletoeliminatetheexposureandimprovethegoodexposureoftheimage.TheimprovedDenseNetisusedtosemanticallysegmentthenavigationpathandextractthepathtargetarea,fittingtherobot'sforwardroutethroughthepixelvaluedistributionofthetargetareaandcalculatetheoffset,whichprovidesthekeyparametersofrobotstoadjustthedrivingposture.Templatematchingisusedtodeterminethedirection,locationandbifurcationsignsinthenavigationpath.Experimentalresultsshowthatthealgorithmcouldeffectivelysolvetheproblemoflowrecognitionaccuracycausedbylightingandadverseweather,andimprovetheaccuracyofnavigationandpositioningofinspectionrobotsincomplexenvironments.
作者：杨权 樊绍胜Author：YANGQuan FANShaosheng
作者单位：长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410114
刊名：电力科学与技术学报 ISTICPKU
Journal：JournalofElectricPowerScienceandTechnology
年，卷(期)：2023, 38(6)
分类号：TP2TM75
关键词：巡检机器人 视觉导航 伽马校正 DenseNet
Keywords：inspectionrobot visualnavigation gammacorrection DenseNet
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家自然科学基金基于图像预处理和语义分割的电力巡检机器人视觉导航方法[
期刊论文] 电力科学与技术学报--2023, 38(6)杨权 樊绍胜由于光照和恶劣天气的影响,传统图像处理方法用于巡检机器人视觉导航方面的识别效率不高,为此,提出一种基于图像预处理和语义分割的电力巡检机器人视觉导航方法.首先,提出基于自适应伽马校正方法的图像增强方法,解决强光...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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