[发明专利]基于目标检测的墙面裂缝识别手持设备

说明书

本发明公开了一种基于目标检测的墙面裂缝识别手持设备，包括：摄像终端，用于拍摄墙壁上的墙面图像，并将墙面图像输出到外部；计算服务器，通过5G通信模块与摄像终端通信连接，其内搭载有深度学习神经网络，学习识别墙面上的裂缝，以接收摄像终端输出的墙面图像，并对墙面图像进行裂缝识别分析后输出分析结果。本发明的基于目标检测的墙面裂缝识别手持设备，通过摄像终端和计算服务器的设置，便可有效的实现利用深度学习神经网络实现对于墙壁裂缝的自动化识别了。

技术领域

本发明涉及一种手持设备，更具体的说是涉及一种基于目标检测的墙面裂缝识别手持设备。

背景技术

建筑墙壁在长时间使用以后，因为建筑材料老化等原因，就很容易出现墙壁裂缝病害的问题，若是没有及时的对墙壁裂缝进行有效的处理，那么就会导致墙壁产生新的病害，进而出现墙壁倒塌的危险，因而对于墙壁裂缝进行检测是十分有必要的。

目前现有的对于墙壁裂缝进行检测的方式主要是通过人工肉眼观察的方式来实现裂缝检测的效果，然而通过纯人工观察的方式，效率低下不说，还很容易遗漏掉微小的裂缝，因而会存在较多的隐患，因此现有技术中通过摄像头拍摄然后人工观察分析的方式来增加检测效率，但是这种方式主要的判断还是通过人工判断的，因而还是会存在遗漏掉微小的裂缝的问题，同时相应的检测效率还是没有得到更大的提升。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种不容易遗漏掉微小的裂缝，且检测效率高的基于目标检测的墙面裂缝识别手持设备。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于目标检测的墙面裂缝识别手持设备，包括：

摄像终端，用于拍摄墙壁上的墙面图像，并将墙面图像输出到外部；

计算服务器，通过G通信模块与摄像终端通信连接，其内搭载有深度学习神经网络，学习识别墙面上的裂缝，以接收摄像终端输出的墙面图像，并对墙面图像进行裂缝识别分析后输出分析结果；

其中，摄像终端由摄像头和手持杆组合而成，所述摄像头安装与手持杆的上端。

作为本发明的进一步改进，所述手持杆包括杆体和手持底座，所述杆体的下端可伸缩的安装在手持底座上，所述摄像头固定安装在杆体的上端上。

作为本发明的进一步改进，所述杆体的下端同轴固定有升降蜗条，该升降蜗条的下端插入到手持底座内，所述手持底座靠近升降蜗条的位置上可旋转设置有驱动蜗杆，所述驱动蜗杆与升降蜗条啮合，所述手持底座内设有用于提供电源的锂电池，所述锂电池上设有供电输出板，所述驱动蜗杆受电机控制而转动，所述电机、摄像头均与锂电池电连接，其中G通信模块集成在供电输出板内，所述供电输出板上设有用于控制电机的按钮，该按钮的按压部穿出手持底座设置。

作为本发明的进一步改进，所述手持底座的一侧设有行走装置，所述行走装置与锂电池电连接，受锂电池供电驱动而带着手持底座在墙壁上水平移动，所述供电输出板上还设有自动按钮，该自动按钮的按压部穿出手持底座设置，其中，当自动按钮被按下时，手持底座先向左移动至墙壁左侧，然后驱动驱动蜗杆旋转使得升降蜗条下降，之后再驱动手持底座向右移动至墙壁右侧，然后驱动驱动蜗杆旋转使得升降蜗条下降，之后手持底座再向左移动循环，直至升降蜗条下降至最低位置。

作为本发明的进一步改进，所述行走装置包括行走底座和六个行走支脚，六个所述行走支脚均可活动的安装在行走底座上，与行走底座六足机器人结构，六个所述行走支脚的末端均固定有行走吸盘，所述行走底座上固定有抽气泵，所述行走支脚上设有控制阀，所述控制阀受行走支脚控制，所述抽气泵、控制阀与行走吸盘之间通过气管连接，受控制阀控制接通或是断开抽气泵与行走吸盘。