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申请/专利权人：国网山西省电力公司电力科学研究院;国网山西省电力公司超高压变电分公司;国网山西省电力公司晋城供电公司

摘要：本发明涉及电力设备智能巡检技术领域，具体指一种无人机自主巡视点位的优化方法及目标状态识别方法，包括：在待巡视对象三维模型中，根据各个初始巡视点位对应的参考图像和真实图像，构建各个图像对，并确定各个匹配矩阵；根据各个匹配矩阵，得到并根据各个初始巡视点位对应的旋转角度、缩放因子以及平移向量，依次判断各个初始巡视点位是否需要优化，提高了巡视点位优化判断准确性；通过调整当前初始巡视点位对应的各个参量大小，得到目标巡视点位，避免了优化后的巡视点位与实际需要的巡视点位之间的偏差；以与待检测目标相关的所有图像对作为识别模型的输入，避免了待检测目标存在遮挡无法获取目标状态的情况，提高了识别待检测目标状态的准确度。

主权项：1.一种无人机自主巡视点位的优化方法，其特征在于，包括：确定待巡视对象中的各个待检测目标；构建待巡视对象三维模型和各个待检测目标三维模型；设置待巡视对象三维模型的主多面体和各个待检测目标三维模型的局部多面体；以三维模型对应多面体的各个平面分别为投影面，对三维模型进行投影，得到待巡视对象三维模型对应的各个投影图像以及各个待检测目标三维模型对应的各个投影图像；确定待巡视对象三维模型坐标系与待巡视对象真实场景坐标系之间的关系矩阵；根据所述关系矩阵，将各个初始巡视点位映射到待巡视对象三维模型中，得到各个初始巡视点位对应的映射坐标点；计算任一初始巡视点位对应的映射坐标点到主多面体各个平面、各个局部多面体各个平面的距离，将距离最小值对应的平面上的投影图像作为当前初始巡视点位对应的参考图像；根据当前初始巡视点位对应的参考图像和真实图像，构建当前初始巡视点位对应的图像对；基于特征匹配算法，结合当前初始巡视点位对应的图像对，得到当前初始巡视点位对应的匹配矩阵；根据当前初始巡视点位对应的匹配矩阵，得到当前初始巡视点位对应的旋转角度、缩放因子以及平移向量；若当前初始巡视点位对应的旋转角度不小于预设角度、缩放因子不大于预设阈值、平移向量的模不超过图像对角向量模的预设倍数时，则当前初始巡视点位无须优化；若当前初始巡视点位对应的旋转角度小于预设角度和或缩放因子大于预设阈值和或平移向量的模超过图像对角向量模的预设倍数，则当前初始巡视点位需要进行优化；依次得到各个初始巡视点位对应的旋转角度、缩放因子以及平移向量，并判断各个初始巡视点位是否需要优化，得到各个需要优化的初始巡视点位；依次对各个需要优化的初始巡视点位对应的旋转角度、缩放因子、平移向量进行调整，从而对各个需要优化的初始巡视点位进行优化，得到目标巡视点位。

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