本文關(guān)鍵詞：無人機(jī)影像輔助下的路橋病害智能檢測(cè)　出處：《測(cè)繪通報(bào)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：路橋表面病害狀況評(píng)估是路橋養(yǎng)護(hù)的一項(xiàng)重要內(nèi)容。目前病害檢測(cè)主要基于移動(dòng)測(cè)量車和目視判斷,具有工作量大、獲取危險(xiǎn)度高的缺點(diǎn),而低空飛行的六旋翼無人機(jī)能夠拍攝到人工無法獲取到的多角度路橋照片,在路橋檢測(cè)方面具有巨大的優(yōu)勢(shì)。本文基于無人機(jī)影像開展路橋病害檢測(cè)相關(guān)研究,提出了一種新的路橋病害檢測(cè)方法。首先通過多部件形變模型模擬病害目標(biāo),并在無人機(jī)影像中全局搜索,檢測(cè)出潛在路橋病害區(qū)域。試驗(yàn)表明,本文算法在復(fù)雜背景下能夠有效檢測(cè)病害,目標(biāo)檢測(cè)精度達(dá)80%,具有很高的效率和魯棒性。
[Abstract]:Evaluation of Luqiao surface disease status is an important part of Luqiao. The main curing disease detection based on mobile vehicle measurement and visual judgment, with heavy workload, get the higher risk of the shortcomings of the six rotor low altitude UAV can shoot to artificial without access to multi angle photos of Luqiao, has a huge advantage in Luqiao the detection of UAV images. This paper carried out research on the disease detection based on Luqiao, Luqiao proposed a new disease detection method. Firstly, multi part deformation model to simulate the disease target, and the UAV image in global search, detect potential Luqiao disease area. Experiments show that this algorithm can effectively detect the disease in complex under the background, the target detection accuracy of 80%, with high efficiency and robustness.

【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所;
【基金】：北京市電子信息技術(shù)創(chuàng)新與新興產(chǎn)業(yè)培育項(xiàng)目(Z15110003615007;Z15110100360000)
【分類號(hào)】：U445.71;U446
【正文快照】： 據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),路橋的損壞90%以上是由裂縫引起的,作為路橋初級(jí)病害,坑洞、裂縫的檢測(cè)和處理對(duì)于公路養(yǎng)護(hù)管理具有非常重要的意義。而在道路管理和養(yǎng)護(hù)方面專業(yè)技術(shù)人員缺乏、養(yǎng)護(hù)經(jīng)費(fèi)方面投入有限的情況下,道路橋梁的巡檢周期通常比較長(zhǎng),不及時(shí)進(jìn)行精細(xì)檢測(cè)會(huì)導(dǎo)致路橋破損程度，

本文編號(hào)：1431255