基于无人机的高速公路桥梁检修方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于无人机的高速公路桥梁检修方法，该方法包括：获取每帧桥梁图像中的车道线并将其分组；获取异常线段以及对应的异常概率，进而获取桥梁图像的缺陷概率；获取每对对称线的畸变率，依据每帧桥梁图像的多个畸变率将所有桥梁图像分类，得到多个畸变类别；对于每个畸变类别，将该畸变类别中的所有桥梁图像进行分组，得到多个相似组；获取每张桥梁图像的稀疏矩阵，依据每个相似组内不同稀疏矩阵之间的相似度筛选出差异图像；将缺陷概率大于概率阈值的桥梁图像和差异图像传输至服务端进行缺陷检测，得到缺陷检测结果。本发明专利技术能够选择性传输视频帧图像，减少缺陷识别时的计算量，提高检修效率。提高检修效率。提高检修效率。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机的高速公路桥梁检修方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于无人机的高速公路桥梁检修方法。

技术介绍

[0002]随着我国交通运输行业的发展，交通运输事业迅猛阿展，行车密度以及车辆载重越来越大，使得高速公路桥梁病害日益加剧，用于维修养护的费用也在逐渐增加。桥梁是公路运输中的咽喉位置，因而公路运输对桥梁有着更高的要求。
[0003]在高速公路桥梁检修时通常需要无人机辅助，利用无人机检修桥梁时，获得的是实时的视频图像，数据量较大，在无人机上通过神经网络或图像处理技术进行桥梁变形检测时，计算量较大，无人机搭载的数据处理平台往往不能完成这种量级的计算，同时也降低了无人机的续航能力，因此现有技术在使用无人机进行高速公路桥梁检修时，大多将得到的所有数据均进行压缩传输，传输给接收端，而又因为数据量较大，传输效率往往较低。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于无人机的高速公路桥梁检修方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种基于无人机的高速公路本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于无人机的高速公路桥梁检修方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：通过对无人机采集的桥梁图像进行直线检测获取每帧桥梁图像中的车道线，根据线段长度将所述车道线进行分组；依据每组的线段数量获取异常线段，并根据其线段长度获取对应的异常概率；以每帧桥梁图像中最大的异常概率作为该桥梁图像的缺陷概率；获取每帧桥梁图像中关于桥梁中线对称的每对对称线的畸变角度，进而获取每对对称线的畸变率，依据每帧桥梁图像的多个畸变率将所有桥梁图像分类，得到多个畸变类别；对于每个畸变类别，获取其中每帧桥梁图像的字典矩阵，并依据不同字典矩阵之间的相似度将该畸变类别中的所有桥梁图像进行分组，得到多个相似组；获取每张桥梁图像的稀疏矩阵，依据每个相似组内不同稀疏矩阵之间的相似度筛选出差异图像；将所述缺陷概率大于概率阈值的桥梁图像和差异图像传输至服务端进行缺陷检测，得到缺陷检测结果。2.根据权利要求1所述的基于无人机的高速公路桥梁检修方法，其特征在于，所述车道线的检测方法为：通过去除背景提取所述桥梁图像中的桥梁，对去除背景后的图像进行阈值分割，得到二值图像，将二值图像转换为霍夫空间，提取出的直线为车道线。3.根据权利要求1所述的基于无人机的高速公路桥梁检修方法，其特征在于，所述根据线段长度将所述车道线进行分组，包括：将检测出的车道线的线段长度按照大小排序，通过多阈值分割将线段长度分为多个数量级，每个数量级对应的车道线为一组。4.根据权利要求3所述的基于无人机的高速公路桥梁检修方法，其特征在于，所述异常线段的获取方法为：获取已知路段的标准分组，以及每组内的标准线段数量，通过分别比较线段长度最大的组以及线段长度最小的组的线段数量与对应的标准线段数量是否一致获取异常线段。5.根据权利要求4所述的基于无人机的高速公路桥梁检修方法，其特征在于，所述异...

【专利技术属性】
技术研发人员：高腾，
申请(专利权)人：西安博康硕达网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：