【摘 要】
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为了提高无人机电力巡检的效果，设计一个基于机器学习图像识别分类的无人机电力巡检方法。设计巡检流程，控制无人机航迹，获得巡检图像，对图像灰度化处理及增强处理，采用去噪方法去除图像中的噪声，提取图像的局部纹理特征和尺度不变换特征，采用高斯金字塔确定极值点，提取到图像关键点，在此基础上，采用机器学习中的支持向量机方法对图像分类与融合，将处理后的数据作为输入层，采用人工神经网络不断计算，输出巡检结果，以此
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为了提高无人机电力巡检的效果，设计一个基于机器学习图像识别分类的无人机电力巡检方法。设计巡检流程，控制无人机航迹，获得巡检图像，对图像灰度化处理及增强处理，采用去噪方法去除图像中的噪声，提取图像的局部纹理特征和尺度不变换特征，采用高斯金字塔确定极值点，提取到图像关键点，在此基础上，采用机器学习中的支持向量机方法对图像分类与融合，将处理后的数据作为输入层，采用人工神经网络不断计算，输出巡检结果，以此完成基于机器学习图像识别分类的无人机电力巡检。实验结果表明，所研究的电力巡检方法能够获得非常清晰的巡检图像，并在多个电网绝缘子识别上，具有较高的识别准确性，在电线缺陷上，漏检数量较少，有效提高了无人机电力巡检效果，满足方法的设计需求。
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