FAST无人机智能巡检结构异常目标识别方法及系统

本发明公开了一种FAST无人机智能巡检结构异常目标识别方法及系统，包括。包括S1：获取FAST结构图像，提取特征点；S2：基于特征的配准把距离函数作为匹配准则，将FAST结构异常目标的可见光图像、红外光图像进行配准；S3：异常数据预处理；采用YOLOv5x模型对其进行训练；S4：设置基于YOLOv5设置检测算法的网络结构；S5：红外光、可见光融合检测；得到带有目标类别的检测结果，以及相应的边界框和置信度分数。本发明实现FAST结构的智能巡检，判别出可能存在缺陷的位置。对面板凹陷、金属锈蚀等结构异常的检测准确率超过80％，是国内无人机智能巡检技术在天文观测设备上的首次应用，实现了大科学工程FAST结构巡检方法突破与技术创新。