摘要: 为了解决无人机巡线、无人值守变电站机器人巡检中，由于距离过远或机器抖动造成的采集图像内待检目标分辨率低、图像模糊等问题，提出一种边缘感知反馈卷积神经网络E-FCNN。该网络在传统超分辨率网络基础上增加了残差模块和反馈机制，实现细节特征的提取和强化，并通过边缘感知分支补充纹理信息，提升了图像的细节描述。通过测试集实验结果表明，本文提出的边缘感知反馈卷积神经网络无论在主观视觉质量，还是峰值信噪比等客观评价指标的比较中，都明显优于现有其他算法。且在基于无人机巡检的绝缘子检测应用中能够有效提高绝缘子检测率。