摘要
本发明公开了一种基于三维建模的无人机隧道巡检方法,包括:通过移动采集设备获取多模态数据,构建高精度三维模型,提取空间姿态信息并分析形变趋势,结合深度学习识别结构缺陷,融合多源数据生成动态风险热力图,最终构建数字孪生模型实现虚拟化巡检。本发明的巡检方法实现了隧道结构状态的全面感知、精确分析和可视化展示,有效提升了隧道健康监测的智能化水平和风险评估的准确性,为隧道运营维护决策提供了可靠依据,对保障隧道结构安全和延长使用寿命具有重要意义。
技术关键词
多光谱
数据
数字孪生模型
曲面重建算法
卷积神经网络算法
移动采集设备
生成断面
图像
点云配准算法
高风险
热力图
隧道
纹理特征
材质特征
偏差
高精度三维模型
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