摘要
本发明涉及隧道缺陷监测技术领域,尤指一种基于自主机器人的隧道监测系统,通过多模块协同的自主机器人系统,集成图像采集与探地雷达装置,实现隧道内部的自主巡检与多模态数据采集,提升缺陷检测效率与连续性。相较传统依赖图像识别的方式,融合雷达扫描图与表征图像,通过深度学习模型进行特征提取与缺陷推理,识别结构性隐性缺陷的类型与延伸区域,增强深层结构异常的识别能力。同时,结合缺陷类型与延伸预测,引导机器人执行补充扫描,确保数据完整。进一步通过若干完整缺陷检测数据进行致因分类分析,实现从缺陷识别到致因诊断的智能闭环监测,有效减少了监测成本且提高了隧道结构病害致因判断的准确率与自动化水平。
技术关键词
隧道监测系统
自主机器人
图像
融合语义
深度学习模型
引导机器人
标签
探地雷达
融合特征
隧道壁
生成隧道
缺陷预测
规划
启发式搜索算法
定位模块
位置姿态数据
系统为您推荐了相关专利信息
摄像头模组尺寸
图像灰度梯度
矩形
霍夫变换算法
特征点
可疑病灶
病理图像处理方法
模糊特征
纹理特征
颜色直方图
多模态
肾癌
计算机可执行指令
可读存储介质
处理器
智能库房系统
变电站二次设备
智能管理系统
RFID标签数据
备件信息