技术特征：
技术总结
本发明涉及影像密集匹配，特别是涉及一种基于深度学习的电力巡检影像密集匹配方法。本发明将深度学习网络PSMNet加入到航空影像密集匹配的影像当中，通过网络中的金字塔池化层更好地吸收了影像的上下文信息，通过网络中的三维卷积层，更加精确地获得了影像的视差。这种方法更有效的克服了由于纹理重复，纹理缺乏，高亮区域等一系列传统软件算法难以有效匹配的病态区域。为电力线巡检建模提供了更加有效的信息。
技术研发人员：陈景尚;周华敏;陈剑光;刘明;邸龙;宋作强;胡峰;杨喆;孙仝;郑耀华;何勇;甘燕良;宋海龙;魏攀;李名
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局
技术研发日：2018.08.22
技术公布日：2019.01.04