摘要
本发明涉及公路工程评估技术领域,具体涉及基于智慧无人机下的公路工程质量监测评估系统。通过卷积神经网络模型进行缺陷分类,判断缺陷类型,对分类后的隧道图像进行裂缝检测、渗漏检测与剥落检测,引入多方向梯度来计算不同方向上的梯度强度并进行融合得到融合结果,依据融合结果与局部二值模式共同检测隧道图像中的裂缝边缘图,基于裂缝边缘图计算裂缝宽度与裂缝长度;基于裂缝检测、渗漏检测与剥落检测的检测结果构建隧道评分模型计算隧道质量评分与隧道质量区间;基于当前的隧道质量评分与采集时间点,计算隧道质量评分处于后续等级下对应的隧道质量评分与未来风险时间,依据未来风险时间规划无人机采集隧道图像的最晚采集时间点。
技术关键词
监测评估系统
裂缝
无人机
局部二值模式
卷积神经网络模型
公路
图像
像素
局部纹理特征
风险
判断缺陷
邻域
隧道结构
强度
规划
因子
关键点
特征值
损耗
系统为您推荐了相关专利信息
采集设备
移动传感器
三维数字模型
动态优先级队列
任务调度
深度卷积神经网络模型
支持向量机模型
多源异构数据
燃气管
图像
无人机起落装置
升降板
直线电机
前挡板
可调节脚垫
隧道衬砌
等级评定方法
模糊理论
数学计算模型
裂缝