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| 稿件标题： | 基于无人机巡线图像的地面油气管道识别方法 |
| 稿件作者： | 雍歧卫a,喻言家b |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 油气管道;无人机巡检；彩色分割；形状特征 |
| 文章摘要： | 限于成本，无人机搭载的任务设备主要为普通数码相机，采集的是可见光图像，针对此种情况，提出了一种利用彩色分割及形状检测识别油气管道的方法，首先需要设定感兴趣区域ROI，计算出协方差矩阵C和均值m，并使用欧氏距离、马氏距离对图像进行彩色聚类分割，然后对分割图像填色后进行边缘检测，最后根据边缘图像进行霍夫变换来检测直线特征，实现复杂环境下对管道位置的自动定位。测试图像库包含300幅图像，识别准确率达到80.3%，实验结果表明，在色彩差异较大背景中，基于颜色和形状特征的识别方法能有效进行管线跟踪定位。 |
| 引用本文格式： | 雍歧卫,喻言家. 基于无人机巡线图像的地面油气管道识别方法［J］.兵器装备工程学报，2017(4):100-104. YONG Qiwei，YU Yanjia. Research on Recognition Method of Ground Oil and Gas Pipeline Based on UAV Patrol Line Image［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(4):100-104. |
| 刊期名称： | 2017年04期 |
| 出版时间： | 2017年4月 |
| 上线时间： | 2017年4月28日 |
| 浏览次数： | 2918 |
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