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J-GLOBAL ID：201702278255602839   整理番号：17A1528230

無人機画像の鉄塔における鳥巣検出方法【JST・京大機械翻訳】

Method for detecting bird’s nest on tower based on UAV image

著者 (4件)： Xu Jing (国网浙江省電力公司 検修分公司,杭州,310007) ,  Han Jun (上海大学 通信与信息工程学院,上海,200444) ,  Tong Zhigang (国网浙江省電力公司 検修分公司,杭州,310007) ,  Wang Yaxian (上海大学 通信与信息工程学院,上海,200444)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 6  ページ： 231-235  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 鳥の巣によって引き起こされる送電線トリップ事象の周波数の発生により,国家の送電網の安全運転に深刻な脅威をもたらし,複雑な背景の影響を低減するために,鉄塔上の鳥の巣を自動的に検出する方法を提案し,最初に,画像の鉄塔の領域を識別した;。..............................................を自動的に検出する方法を提案した。鉄塔は異なる方向の線材から構成される空間画像を考慮し、画像をブロックし、異なる方向の線密度を分析し、鉄塔区域に属するかどうかを判断し、検出したブロック鉄塔区域をクラスタ化し、鉄塔区域を識別する。鉄塔の領域において,鳥の巣のサンプルのHSV色特徴量の連結領域を探索し,候補巣の領域として,鳥の巣の形状特徴パラメータを分析し,鳥の巣の粗さの灰色分散特徴量を記述し,鳥の巣のテクスチャ特徴モーメントを記述した。UAVによって収集された送電線画像の試験により,この方法が効果的にバックグラウンドの干渉を排除し,鉄塔上の鳥の巣を検出することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *鉄塔 ,  周波数 ,  *検出法 ,  送電系統 ,  *無人機 ,  クラスタ化 ,  送電線 ,  モーメント ,  *画像 ,  トリップ ,  線材
準シソーラス用語： テクスチャ特徴 ,  特徴量 ,  色特徴 ,  安全運転 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： UAV inspection ,  nest detection ,  tower identification ,  color and texture blending

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無人機 ,  鉄塔 ,  検出方法