摘要
本发明公开了基于无人机检测的斜拉桥的斜拉索锈蚀发育状态评价方法,属于斜拉索锈蚀程度分类技术领域。解决了现有技术中传统的桥梁斜拉索锈蚀检测方法识别效率低且未考虑锈蚀发育状态评价分类的问题;本发明根据无人机参数信息和操作信息,规划无人机最短飞行路径;采集斜拉索图像进行图像处理,得到像素更新后的图像;构建数据集输入到基础模型、辅助模型和强化模型中进行训练,得到训练完毕的总体模型,根据交并比进行优化得到最终的最优模型;根据输出的最终的锈蚀识别结果对应的斜拉索锈蚀区域,通过分析各类因素结合给定的因素标准值,得到斜拉索锈蚀发育状态分类。本发明有效实现了斜拉索锈蚀发育状态的分类,可以应用于斜拉索锈蚀检测。
技术关键词
斜拉桥斜拉索
状态评价方法
无人机
全局平均池化
批量
尺寸
图像
训练深度学习模型
误差反向传播
上采样
神经网络单元
节点
矩阵
输出特征
特征金字塔
斜拉索锈蚀程度