一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统技术方案

本实用新型专利技术涉及科学计算及智能分类技术，具体涉及一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统，包括中央处理器和无人机，还包括分别与中央处理器连接的训练系统、存储器和中心服务器，与存储器连接的取景器，训练系统与中心服务器连接；无人机分别与中央处理器和中心服务器无线连接；无人机用于搭载取景器、存储器、训练系统、中央处理器。该系统可以有效的代替人工对于高体墙面玻面的破损检测，节省更多的人力物力，提高检测的效率和准确率，保证人民群众的安全。采用了利用非破坏性样本训练神经网络的方法，达到了非常好的效果，大大提高了检测的召回率和准确率。高了检测的召回率和准确率。高了检测的召回率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统


[0001]本技术属于科学计算及智能分类
，尤其涉及一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统。

技术介绍

[0002]随着近代工业的迅速发展，城市人口得到了剧增，这就导致了严重的住房紧张。为了缓解这一问题，许多开发商选择了建设高层建筑来扩大土地使用率。
[0003]在国内，也已经有了许许多多的高楼，200m、300m的大厦随处可见，这在提高了土地利用率的同时，也带来了一些问题。其实有一个很大的问题就是对于墙面玻面安全性的检测，例如墙面出现裂痕，玻面出现破损，这就给楼内楼外的居民都带来了很大的安全隐患。
[0004]随着近年来人工智能技术和图像处理技术的发展。加上工业无人机的广泛运用，我们已经可以使用工业无人机去进行高空作业，节省大量的人力物力。并且随着计算机的计算和判断力的大大增强，图像处理技术已经随处不见，我们完全可以利用计算机去帮助我们进行墙面玻面的检测工作。这将大大的减少我们对高体维护的成本，并且大大提高了我们高体检测的效率和可靠性。
[0005]在神经网络进行训练的过程中需要初始的样本，但墙体和玻体的破坏性样本并不容易去采集。

技术实现思路

[0006]针对
技术介绍
存在的问题，本技术提供一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统。
[0007]为解决上述技术问题，本技术采用如下技术方案：一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统，包括中央处理器和无人机，还包括分别与中央处理器连接的训练系统、存储器和中心服务器，与存储器连接的取景器，训练系统与中心服务器连接；无人机分别与中央处理器和中心服务器无线连接；无人机用于搭载取景器、存储器、训练系统、中央处理器。
[0008]在上述基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统中，中心服务器通过中央处理器以RF
‑
Datalink通信方式进行通信。
[0009]在上述基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统中，无人机的型号为Mavic Air2，存储器、训练系统和中央处理器的型号为PYNQ
‑
Z2，取景器的型号为First Person View，中心服务器的型号为FusionServer Pro 2288H V5。
[0010]与现有技术相比，本技术可以有效的代替人工对于高体墙面玻面的破损检测，节省更多的人力物力，提高检测的效率和准确率，保证人民群众的安全。采用了利用非破坏性样本训练神经网络的方法，达到了非常好的效果，大大提高了检测的召回率和准确率。
附图说明
[0011]图1为本技术一个实施例的流程图；
[0012]图2为本技术一个实施例的中心处理系统工作原理图；
[0013]其中，11
‑
无人机、12
‑
取景器、13
‑
存储器、14
‑
训练系统、15
‑
中央处理器、16
‑
中心服务器。
具体实施方式
[0014]下面将结合本技术实施例对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0015]需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0016]下面结合具体实施例对本技术作进一步说明，但不作为本技术的限定。
[0017]本实施例公开了一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统，包括无人机、取景器、存储器、训练系统、中央处理器以及中心服务器。无人机用于搭载取景器、存储器、训练系统、中央处理器；
[0018]而且，取景器用于连续采集高体墙面的图像信息并且转输至存储器；存储器用于保存取景器所采集的图像信息，并且将其传输至中央处理器进行预样本判断；训练系统用于对中央处理器发送来的预样本进行神经网络训练，生成权重矩阵传输到中央处理系统；中央处理系统通过使用训练系统传输过来的权重矩阵，对存储器中的非预样本进行计算和判断；中心服务器用于对于无人机飞行的操控，并且对中央处理器传回来的预样本进行数据清洗和判断，另外其一直保持与中央处理器的通信，接受中央处理器传输的判断结果以及其它信息。本技术公开了一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统，可以有效的代替人工对于高体墙面玻面的破损检测，节省更多的人力物力，提高检测的效率和准确率，保证人民群众的安全。
[0019]而且，无人机是取景器、存储器、训练系统和中央处理器的搭载器，其通过中央处理器与中心服务器进行无线通信，通过中心服务器操控其的飞行状况。
[0020]而且，取景器具体用于等时间间隔的采集墙面玻面的图像信息，并且实时的将图像信息传递至存储器。
[0021]而且，存储器用于存储取景器所拍摄的图像信息，并且通过一定的分类算法将其预样本和检测样本，其中，预样本作为原始的训练集用于训练系统的初始权重矩阵的计算。预样本需要先传输至中央处理器，在中央处理器和中心服务器建立通信后，将预处理样本传输到中心服务器。然后再通过服务器对于预处理进行数据清洗，保证预样本的有效性。检测样本即是后续需要检测的样本，是包括了高体的所有部位的图像。
[0022]而且，训练系统用于接受中央处理器清洗过的预样本，通过神经网络进行权重矩阵的计算，并且将权重矩阵传输至中央处理器，协助中央处理器进行运算。
[0023]而且，中央处理器具体用于与中心服务器的通信，包括服务器控制无人机的中继站和预样本传输的中继站；接受训练系统传输的权重矩阵对存储器传输的检测样本进行分
析计算以及最后的判断；
[0024]而且，中心服务器用于和中央处理器的通信控制无人机的飞行，接收中央处理器传输的预样本并进行数据清洗后再次传输给中央处理器。用于接收中央处理器返回的最终结果。最终结果的形式是破损墙面玻面的图像信息及其位置信息。
[0025]具体实施时，如图1所示，一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统，包括：无人机11、取景器12、存储器13、训练系统14、中央处理器15、以及中心服务器16，其中：
[0026]无人机11作为本系统的主体部分，搭载了取景器12、存储器13、训练系统14、中央处理器15、中心服务器16等。在飞行的过程中，其不断的改变方向和角度去让取景器获取不同方位的图像信息，其与中心服务器通过中央处理器以RF
‑
Datalink通信方式进行通信。
[0027]取景器12作为本系统的主要信号输入设备，其不断的收集覆盖高体的各个角度的图像，所收集的图像中包括预样本和检测样本，其在获取到图像之后，实时的传输至存储器13。
[0028]存储器13是本系统的主要存储单元，其存储了预样本和检测样本，在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统，包括中央处理器和无人机，其特征是：还包括分别与中央处理器连接的训练系统、存储器和中心服务器，与存储器连接的取景器，训练系统与中心服务器连接；无人机分别与中央处理器和中心服务器无线连接；无人机用于搭载取景器、存储器、训练系统、中央处理器。2.根据权利要求1所述基于非破坏性样本的高体墙面玻面检测系统，其特征是：中心服务器通过中央处理器以RF...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海天，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：新型
国别省市：