摘要
本发明涉及管道三维重建与智能检测领域,具体涉及一种基于全景立体视觉的管道三维重建与智能检测方法。技术方案包括:使用全景相机和雷达传感器进行管道内全景图像与深度数据的采集;对采集的全景图像进行去噪、畸变校正与光照补偿处理,并进行图像优化;提取全景图像中的稳定特征点,并进行特征点匹配;结合多视图立体视觉算法和同步定位与地图构建技术,利用全景图像与深度数据进行位姿估计与三维点云生成;对生成的点云数据进行优化,并重建平滑且连续的三维表面;基于处理后的三维数据,使用卷积神经网络进行管道内的裂缝与腐蚀缺陷的智能检测,并自动生成缺陷类型、位置和修复建议。本发明适用于管道检测。
技术关键词
全景立体视觉
智能检测方法
全景相机
三维点云数据
雷达传感器
管道
SLAM技术
稳定特征点
特征提取算法
图像裁剪技术
深度学习模型
ORB特征提取
卷积神经网络结构
光照补偿算法
畸变校正算法
鱼眼镜头
系统为您推荐了相关专利信息
数字孪生模型
三维点云数据
安装模块
自动生成方法
深度神经网络模型
坑洼检测方法
运动伪影消除
灰度共生矩阵
像素点
伽马校正
精密零件
空间分布特征
融合特征
三维点云重建
纹理特征
三维点云分割方法
三维点云数据
邻域
坐标
特征点
二维图像数据
融合大数据分析
三维点云数据
高分辨率相机
图像检测模型