[發(fā)明專利]一種電力線巡檢影像密集匹配方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011359543.4
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112418336A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳亮;夏國飛;董承熙;譚麒;李俊宏;曾彥超;李廣俊
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司肇慶供電局
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G07C1/20
• 代理公司: 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102
• 代理人: 劉瑤云

1.一種電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，采用級聯(lián)學(xué)習(xí)的策略，分為兩個網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)；第一個網(wǎng)絡(luò)將輸入的立體影像進行初步特征提取和初步視差估計；第二個網(wǎng)絡(luò)在第一個網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對初步視差估計過程進行視差精化，從而得到最終的匹配結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，在初步特征提取的階段，采用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲得不同尺度大小的特征信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，采用的尺度分別是3x3，5x5以及7x7。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，在第一個網(wǎng)絡(luò)中，采用連續(xù)的五層共享權(quán)值的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對立體影像的左右影像進行特征提取，接下來通過拼接的方式將左右影像的初步特征進行一個重疊，最后通過三層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對視差進行預(yù)測估計。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，在連接層的部分，直接將第五層提取的左右影像特征圖在特征通道上進行疊加，疊加后的特征通道數(shù)增加一倍。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，疊加處理完成之后，采用連續(xù)的三個卷積層來提取出初步的視差結(jié)果，最終輸出一張視差圖。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，在第二個網(wǎng)絡(luò)中，采用編碼-反編碼的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對初步的視差結(jié)果進行精化。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，編碼-反編碼結(jié)構(gòu)主要分為通過卷積的下采樣和通過反卷積的上采樣過程。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，通過卷積的下采樣過程中，利用三個連續(xù)的步長為二的卷積操作，使得輸入的影像大小縮小為原始圖像的八分之一，從而獲得編碼以后的影像，然后再通過三個連續(xù)的步長為二的反卷積過程，使得編碼后的影像恢復(fù)到原始影像的大小，從而獲得解碼以后的特征圖。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的電力線巡檢影像密集匹配方法，其特征在于，在編碼-反編碼結(jié)構(gòu)的過程使用的是大小為3x3的卷積核，在通過連續(xù)的三個編碼反解碼的卷積操作之后，初步視差估計得到進一步的精化，從而得到最終的匹配結(jié)果。