一种基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统及方法，检测系统包括无人机、无人机航线设计与航线规划单元、无人机安全飞行单元、图像采集与处理单元、裂缝识别与分析单元和裂缝信息数据输出单元；使用时，本系统能够针对不同桥梁裂缝识别检测任务和识别检测部位制定合理的飞行航线；同时在向阳区域飞行时，可以吸收太阳能，提高无人机工作时间；通过卷积神经网络对图像中的裂缝进行识别检测，同时可以计算出裂缝的宽度参数信息，并通过微观观察对裂缝未来的发展趋势进行预测，最后生成桥梁3D立体模型视图，全面展示裂缝的位置信息和实际参数信息，有针对性的对裂缝进行维护和保养，具有使用方便、检测识别全面和效率高的特点。特点。特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及桥梁检测
，具体涉及一种基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统及方法。

技术介绍

[0002]桥梁建设是国家重要的基础建设之一，桥梁工程是关系社会和经济协调发展的生命线工程；桥梁建设的快速发展，巨大的资金投入，在经济社会中的显赫作用，使得人们对桥梁的安全性、耐久性越来越重视；与此同时，我国的桥梁面临着与国际上众多国家的桥梁同样的问题，那就是有一大批桥梁已进入老龄阶段，一些桥早已出现各种病害，却常年带病运营，潜伏着巨大的主要应用安全隐患；
[0003]在目前的桥梁的使用过程中，因裂缝而影响工程质量问题而导致桥梁损坏的报道屡见不鲜，而我国桥梁中近一半的桥梁已经进入病害暴露期，因此定期对桥梁进行识别、检测、评判、维护对于交通安全至关重要；
[0004]传统的桥梁检测主要依靠人力和相关检测器材进行直接检测，存在效率低下、不可及部位检测不到、甚至给检测人员带来危险等弊端；近年来，针对桥梁常规检测的不可及部位检测需求，以及无人机技术的迅速发展及其小型化、灵活、快速等优点，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统，其特征在于：包括无人机、无人机航线设计与航线规划单元、无人机安全飞行单元、图像采集与处理单元、裂缝识别与分析单元和裂缝信息数据输出单元；所述无人机航线设计与航线规划单元用于根据桥梁检测任务、桥梁检测部位和无人机参数信息生成无人机飞行航线；所述无人机安全飞行单元用于根据无人机避障模块和能源模块确保无人机飞行安全，同时根据GPS定位模块获取无人机位置信息，确定裂缝位置；所述图像采集与处理单元用于采集桥梁表面裂缝图片，并进行裂缝特征提取；所述裂缝识别与分析单元用于根据裂缝录像信息在PC端进行裂缝逐帧检测和识别，同时对裂缝宽度参数信息进行计算，并预测裂缝发展趋势；所述裂缝信息数据输出单元用于导出有效裂缝信息图片，将裂缝实际参数信息和位置信息集中存储在裂缝信息数据库中，建立桥梁3D立体模型视图，同时从裂缝信息数据库中提取裂缝参数信息显示在桥梁所对应的节点位置。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统，其特征在于：所述的图像采集与处理单元包括摄像头防抖模块、光线补足模块、工业相机模块、图像去噪模块和特征提取模块，所述摄像头防抖模块用于减少外界环境干扰导致的视频画面模糊；所述光线补足模块用于保证桥梁采集向阴面图片时光线充足，均衡拍摄亮度；所述工业相机模块用于高分辨率视频录像的采集；所述图像去噪模块用于对采集裂缝图像信息进行降噪处理；所述特征提取模块用于对采集的裂缝图像信息进行特征信息提取。3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统，其特征在于：所述的裂缝识别与分析单元包括裂缝识别模块、裂缝分析模块、裂缝预测模块和PC端，所述裂缝识别模块用于根据卷积神经网络在PC端对工业相机采集的裂缝图像信息进行识别检测；所述裂缝分析模块用于根据识别得到的裂缝图像通过MATLAB算法程序计算出裂缝的宽度；所述裂缝预测模块用于根据识别得到的裂缝图像用MATLAB程序将裂缝放大观察细微处的裂缝生长趋势预测未来的发展趋势。4.一种利用如权利要求1所述的基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统进行检测的方法，其特征在于：所述检测方法包括步骤1：裂缝信息采集过程步骤1.1无人机依据已规划的飞行航线通过搭载的工业相机采集桥梁表面的裂缝信息，并将采集得到的裂缝的录像视频全部存储在SD卡中并远程传给PC端；步骤2：数据传输过程步骤2.1PC端在接收到无人机采集得到的裂缝的录像视频后，首先利用图像去噪模块去除图像中的噪点；步骤2.2在对图像进行去噪处理后，再利用特征提取模块对采集的裂缝图像借助SIFT算法提取裂缝特征信息；
步骤2.3在经特征提取模块对采集的裂缝图像借助SIFT算法提取裂缝特征信息后，利用裂缝识别模块裂缝图像信息进行识别检测；步骤2.4利用裂缝分析模块计算裂缝宽度；步骤2.5利用裂缝预测模块将裂缝放大，观察裂缝生长趋势并预测未来可能的发展趋势；步骤3：生成3D立体视图。5.根据权利要求4所述的一种基于无人机的桥梁裂缝识别检测系统的检测方法，其特征在于：在步骤S2.1中，图像去噪模块利用优化的遗传算法去噪去除图像中的噪点，其具体过程包括步骤2.11根据录像视频图像，首先设非线性滤波去噪数据ε
s
(m,n)为步骤2.12根据非线性滤波去噪数据得到改进性滤波去噪数据为步骤2.13根据非线性滤波去噪数据和改进性滤波去噪数据，得到去噪后的图像数据为ε(m,n)＝ε
s
(m,n)
·
ε
l
(m,n)
ꢀꢀ
(3)步骤2.14计算图像经过滤波处理后的像素值为：在式(1)～(4)式中：ε
s
(m,n)非线性滤波去噪数据；m、n—需要去噪处理的图像位...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩毅，高维勇，王海森，关甜，马骊溟，周勇军，王司宇，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：