摘要
本发明涉及桥梁监测领域,具体公开了一种基于概率霍夫直线的桥面坍塌检测方法、设备及介质,包括对桥面画面进行图像增强;通过概率霍夫直线检测以及绘制标准线过滤多余的直线;建立桥面坍塌的计数逻辑,通过统计计数结果判断桥面是否坍塌。本发明减少了深度学习数据采集的人力物力、以及省去AI模型训练耗费的时间,提高算法的开发效率;在传统图像处理算法上添加了标准线的视频流回归方式,提高了识别的准确率,提升了算法的泛化能力,降低了检测的错误率;对于部署的芯片算力需要比较低,在前端设备进行部署与检测,也可以获得比较好的监测效果,节约了数据传输的带宽以及后端服务器的运算压力,检测的实时性更好。
技术关键词
坍塌检测方法
画面
直线
边缘检测算法
图像处理模块
边缘检测单元
线段
图像增强
视频
深度学习数据
可读存储介质
过滤单元
图像处理算法
深度学习算法
计算机
检测设备
错误率
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