基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法和系统技术方案

本发明专利技术属于图像识别技术领域，涉及基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法和系统，其特征在于，包括：S1：对一墙面进行拍摄获取一原始图像；S2：通过一边缘计算盒子提取所述原始图像中的一裂缝特征，然后将所述裂缝特征和所述边缘计算盒子中预存储的一裂缝缺陷库中的数据进行对比，确定所述裂缝特征的一缺陷数据类型；S3：根据所述缺陷数据类型对所述原始图像进行检测并得到一检测报告。有益效果：实现了墙面数据的现场反馈，满足了客户快速获取检测报告的需求。测报告的需求。测报告的需求。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法和系统


[0001]本专利技术属于图像识别
，特别涉及一种检测方法和系统。

技术介绍

[0002]如今，在土木工程装修方面，现有的无人机检测外墙裂缝工程中，通常为工作人员利用无人机搭载高清可见光相机以及热成像机探测墙面，采集图片和视频数据，后期通过对图片和视频的分析比较，得出墙面缺陷的数量和位置。
[0003]本领域存在的技术问题：现有的无人机检测外墙裂缝工程需要现场采集，采集完成后，再分析问题，使得周期较长，而客户有时候需要勘测完后最多一天就需要结果，且现有图像处理分析放在远程固定服务器端，导致数据上传的处理时间上不能满足客户的需求短时间出报告的需求。

技术实现思路

[0004]因此，本专利技术提供基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法和系统，旨在解决上述本领域存在的技术问题。
[0005]基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法，其特征在于，包括：
[0006]S1：对一墙面进行拍摄获取一原始图像；
[0007]S2：通过一边缘计算盒子提取所述原始图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法，其特征在于，包括：S1：对一墙面进行拍摄获取一原始图像；S2：通过一边缘计算盒子提取所述原始图像中的一裂缝特征，然后将所述裂缝特征和所述边缘计算盒子中预存储的一裂缝缺陷库中的数据进行对比，确定所述裂缝特征的一缺陷数据类型；S3：根据所述缺陷数据类型对所述原始图像进行检测，得到一检测结果，然后根据所述检测结果生成一检测报告。2.如权利要求1所述的基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法，其特征在于，步骤S1中，所述原始图像通过一无人机利用一摄像头对所述墙面拍摄获取，所述摄像头设置在所述无人机上。3.如权利要求2所述的基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法，其特征在于，所述摄像头包括一热成像摄像头和一可见光摄像头。4.如权利要求1所述的基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法，其特征在于，步骤S2中，所述缺陷数据类型包括一已知缺陷数据和一未知缺陷数据。5.如权利要求1～4中任意一项所述的基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法，其特征在于，步骤S2包括：S21：利用所述边缘计算盒子对所述原始图像进行识别，提取所述原始图像中的裂缝特征；S22：将提取到的裂缝特征和所述裂缝缺陷库中的数据进行对比，若所述裂缝特征和所述裂缝缺陷库中的数据的一致率超过一预设值时，则所述裂缝特征为所述已知缺陷数据，若所述裂缝特征和所述裂缝缺陷库中的数据的一致率低于所述预设值，则所述裂缝特征为所述未知缺陷数据。6.如权利要求5所述的基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法，其特征在于，步骤S3包括：S31：当所述裂缝特征为所述已知缺陷数据时，通过现场反馈再次确认所述缺陷数据类型，同时将所述缺陷数据类型的信息发送至一多接入边缘计算服务器进行处理；S32：当所述裂缝特征为所述未知缺陷数据时，将所述未知缺陷数据对应的原始图像通过一第5代通信网络传至所述多接入边缘计算服务器进行处理。7.如权利要求6所述的基于无人机和边缘计算的外墙裂缝检测方法，其特征在于，步骤S32包括：S321：...

【专利技术属性】
技术研发人员：张新运，曹智，韩晓文，王永睿，曹弘毅，李怡卿，李雯，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司上海分公司，
类型：发明
国别省市：