摘要
本发明公开了一种基于无人机和深度学习的堤坝渗漏检测方法及系统,通过搭载图像采集设备的无人机获取堤坝表面图像数据;对获取的堤坝表面图像数据进行预处理;基于深度学习模型对预处理后的图像数据进行特征提取与融合得到与渗漏区域相关的多模态耦合特征图像;对多模态耦合特征图像进行目标检测识别出渗漏区域;对识别出的渗漏区域进行空间定位确定渗漏区域的定位坐标。本发明通过结合无人机技术和深度学习算法对堤坝渗漏进行检测,提高了检测的自动化、智能化水平,减少了人工干预和误差,提高了检测精度和效率。
技术关键词
渗漏检测方法
表面图像数据
堤坝
耦合特征
图像采集设备
深度学习模型
可见光图像
渗漏检测系统
深度学习网络模型
检测识别模块
Otsu算法
检测头
纹理特征
跨模态
深度学习算法
图像采集模块
控制无人机
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