摘要
本发明涉及一种管道归类模型生成及归类方法、装置、电子设备及介质,属于城市地下管道给排水技术领域,其中,管道归类模型生成方法包括:获取线激光传感器扫描若干个不同尺寸的地下管道口所得到的第一线激光数据;获取相机拍摄若干个不同尺寸的地下管道口所得到的第一影像数据;将第一线激光数据与第一影像数据根据地下管道尺寸进行分类;将第一线激光数据与第一影像数据进行融合,得到第一融合图像数据;基于第一融合图像数据对卷积神经网络进行训练,得到训练完备的管道归类模型。本发明将线激光点云数据与视觉学习算法进行融合,从而有效地解决了现有技术在复杂的地下环境中无法准确测量地下管道的横断尺寸的问题。
技术关键词
融合图像数据
模型生成方法
地下管道尺寸
线激光传感器
归类方法
影像
城市地下管道
激光点云数据
距离信息
给排水技术
数据收集模块
归类装置
电子设备
相机
学习算法
存储器
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模型生成方法
数据收集方法
计算机程序产品
移动体
训练机器学习模型
便携式焊接机器人
双目视觉模块
视觉传感器
焊接模块
控制中心
线激光传感器
尺寸检测方法
轮廓数据
轨道检测装置
框架
建筑设备
深度学习算法
数据模型生成方法
语义
图纸