摘要
本发明涉及一种基于点云模型的缺陷识别方法,属于图像处理技术领域,解决了现有三维点云模型的精度低且缺乏动态缺陷识别能力的问题。方法包括:对无人机采集的多张图像进行图像动态分块和差异化特征的提取和匹配,构建点云模型,按时间顺序存储至点云模型库;通过比对最新点云模型与点云模型库中的历史点云模型,获取差异区域;利用无人机采集差异区域的局部图像,进行预处理后利用深度学习模型识别出局部图像中的若干缺陷。实现了点云模型精确度的提升和缺陷的自动化识别。
技术关键词
缺陷识别方法
线段
滑动窗口
特征点
图像块
实例分割模型
深度学习模型
模型库
语义分割模型
无人机
端点
纹理
信息熵
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