[发明专利]一种基于无人机的直线度测量系统及方法

权利要求书

1.一种基于无人机的直线度测量系统，其特征在于，该系统包括无人机、图像采集系统和地面站系统；其中，

所述无人机，用于搭载图像采集系统，实现智能化非接触式测量；

所述图像采集系统，包括相机和稳定云台，用于采集被测物体图像；

所述地面站系统，为高性能工作站，负责对被测物体图像进行软件和算法处理，实现被测物体直线度测量。

2.一种基于无人机的直线度测量方法，其特征在于，包括相机标定算法、边缘检测算法、语义分割算法和直线度计算算法；

所述的相机标定算法采用张正友相机标定算法，获得相机内、外参数和畸变系数，消除成像畸变；

基于标定后的相机，无人机搭载图像采集系统采集被测物体图像作为样本图集，所述的边缘检测算法，识别样本图中被测物体边缘信息作为特征图集；

基于样本图集和特征图集，所述的语义分割算法利用数据增强后的样本图集和特征图集对模型进行训练，实现未知图像中被测物体及被测物体边缘的识别；

基于图像中被测物体的边缘信息，所述的直线度计算算法，用于计算被测物体的直线度。

3.根据权利要求2所述的一种基于无人机的直线度测量方法，其特征在于，被测物体为长度方向横截面为圆形的物体，利用单目相机拍摄的单张图片实现被测物体直线度的测量。

4.根据权利要求2所述的一种基于无人机的直线度测量方法，其特征在于，所述的边缘检测算法和语义分割算法实现过程为：首先无人机搭载图像采集系统在不同背景下对被测物体进行样片采集，作为样本图集；然后边缘检测算法采用Candy算法对样本图进行边缘检测，获得边缘信息，并将处理后的结果集作为特征图集；接着针对样本图及相对应特征图，采取相同的数据增强操作；最后语义分割算法采用全卷积神经网络模型，以数据增强后的样本图集和特征图集分别作为模型的输入和输出，对模型进行训练，获得最终的语义分割模型。

5.根据权利要求2所述的一种基于无人机的直线度测量方法，其特征在于，基于直径均匀且尺寸已知的被测物体，所述的直线度计算算法，计算世界坐标系中被测物体所在平面，将图像坐标系中的被测物体转换到世界坐标系中，获取被测物体的实际尺寸；将被测物体中心线拟合成直线，计算中心线与拟合后直线的最大距离，即为被测物体直线度结果。