摘要
本申请涉及管涌巡查技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的无人机堤坝管涌巡查方法及系统,其方法包括:获取目标堤坝所对应的基础信息、视频图像、环境信息和历史管涌信息;基于基础信息,获取无人机所对应的初始巡查路线;基于视频图像,获取目标堤坝所对应的缺陷隐患点;将缺陷隐患点、环境信息和历史管涌信息输入到深度学习模型中,并输出缺陷巡查点、环境巡查点和风险巡查点;基于初始巡查路线、缺陷巡查点、环境巡查点以及风险巡查点,获取目标巡查路线;基于目标巡查路线,对目标堤坝进行管涌巡查。本申请有助于提高管涌巡查的准确性。
技术关键词
堤坝管涌
巡查方法
无人机
深度学习模型
管涌现象
风险
植物生长状况
生物
视频
水体
巡查系统
图像
基础
密度
模块
基准
校准
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平均晶粒尺寸
奥氏体不锈钢
计算方法
介质
深度学习模型
综合管理系统
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综合管理方法
采集单元
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机器学习决策
调控方法
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采集无人机
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搜索算法优化
卷积神经网络特征提取
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引入注意力机制
管道漏损检测方法
可见光相机
可见光图像
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无人机