一种基于深度实例分割网络的天线下倾角测量方法

摘要

本发明公开了一种基于深度实例分割网络的天线下倾角测量方法包括以下步骤：通过无人机拍摄全方位的天线视频；实时将天线视频传输到服务器端，服务器端通过深度学习算法实时测量天线下倾角；所述深度学习算法包括：特征提取网络模块，用于获取天线特征图像；所述实例分割模块包括以下步骤：感兴趣区域直接映射到特征图；将候选区域分割成k*k个单元，对每个单元计算用于确定单元中心点的四个固定坐标位置，用双线性内插法计算出四个固定坐标位置的值；进行最大池化操作并实现反向传播。其通过对实例分割模块进行天线像素和背景像素的区分使得到天线下倾角角度更准确，建立一种方便、安全、有效、准确的天线测量方法。