摘要
本发明公开一种基于视频流的整体墙面损伤自动检测方法、系统及设备,该方法包括模型训练、视频动态采集、区域墙面图像序列提取、墙面全景图像融合和墙面损伤自动检测。通过训练后的实例分割神经网络模型对墙面全景图像自适应分割为墙面区块图像序列并对其进行墙面损伤情况的自动检测标注;对自动检测标注后的所有墙面区块图像进行拼接形成墙面损伤全景图像,通过墙面损伤全景图像对整体墙面的墙面损伤位置分布情况进行总体概览展示及详图损伤信息标注展示。本发明能够实现对整体墙面损伤情况的自动化检测和智能化检测,具有检测效率高、智能化水平高的优点,以及具有全局性展示及对损伤位置节点详图损伤信息展示的双重展示效果。
技术关键词
自动检测方法
视频流
神经网络模型
实例分割
自动检测系统
特征点
直方图均衡化
图像增强
序列
损伤特征
图像校正
建筑墙面
视频编解码技术
影像
爬墙机器人
地面机器人
一致性算法
系统为您推荐了相关专利信息
时空预测方法
神经网络模型
GCN模型
时序
构建不规则三角网
车辆减速控制方法
驾驶环境信息
道路通行状态
时间段
速度
周期性特征
训练神经网络模型
数据
正弦波
注意力
文件识别方法
实例分割
注意力机制
模块
多尺度特征