申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽继远软件有限公司

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893925A

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V10/25;G06V10/80;G06V10/98;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本申请提供的基于深度神经网络的配网无人机拍照点确认方法及系统，包括：获取待拍照目标区域内的图像，对目标图像进行特征点分析，确定第一特征点组合和第二特征点组合，进一步确定是否存在拍照目标；存在所述拍照目标时，无人机对拍照目标进行拍摄，确定拍照目标的具体图像信息，记为目标图像；对于目标图像基于特征融合后通过图像质量评估模型做质量分析；判断目标图像是否合格，若存在不合格目标图像，无人机获取重拍目标图像；若重拍目标图像质量不合格，无人机进行自适应调整后执行重新拍照直至重拍目标图像合格。通过本申请可以提高目标确认的准确性和精准度，通过对图像质量的实时分析提高拍照目标信息的完整性和鲁棒性。

主权项：1.基于深度神经网络的配网无人机拍照点确认方法，其特征在于，所述确认方法包括：步骤1，获取待拍照目标区域内的图像，基于所述待拍照目标区域内的图像结合预设时间段的目标图像进行特征点分析，确定第一特征点组合和第二特征点组合，基于所述第一特征点组合和所述第二特征点组合确定所述待拍照目标区域内是否存在拍照目标；步骤2，所述待拍照目标区域内存在所述拍照目标时，无人机执行拍照指令对所述拍照目标进行拍摄，确定拍照目标的具体图像信息，记为目标图像；对于所述目标图像基于特征融合后通过图像质量评估模型做质量分析；步骤3，基于质量分析结果进行判断所述目标图像是否合格，若存在不合格目标图像，所述无人机执行重新拍照指令重新对所述拍照目标进行拍照处理获取重拍目标图像；步骤4，基于所述重拍目标图像结合所述图像质量评估模型进行质量分析，若所述重拍目标图像质量不合格，所述无人机进行自适应调整后执行重新拍照指令重复步骤3和步骤4直至重拍目标图像合格。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽继远软件有限公司 基于深度神经网络的配网无人机拍照点确认方法及系统

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