[发明专利]一种桥梁缺陷检修方法、设备、系统及存储介质

说明书

本发明涉及一种桥梁缺陷检修方法、设备、系统及存储介质，方法包括：将桥梁各点的三维信息发送至无人机，以使所述无人机规划出最优巡检路线后，按照所述巡检路线进行桥梁表面各点的桥梁信息采集；接收所述无人机反馈的桥梁信息，提取所述桥梁信息中关键帧图像后，根据所述桥梁信息对所述关键帧图像进行融合处理后，得到桥梁三维模型；采用预先训练完成的神经网络模型对所述桥梁三维模型进行识别，以识别出桥面缺陷信息；将所述桥面缺陷信息发送至检修车，以使所述检修车根据所述桥面缺陷信息对缺陷点进行修补。本发明解决了目前桥梁检修工作中工作效率低、作业周期长、人员风险大的问题。

技术领域

本发明涉及桥梁检修技术领域，尤其涉及一种桥梁缺陷检修方法、设备、系统及存储介质。

背景技术

随着我国经济的飞速发展，公路桥梁建设事业发展迅猛，桥梁运输的频率和强度不断增大，导致桥梁的检测和维修工作需求大幅度提高，桥梁存在路面裂缝、路面沉降、局部损害等问题，而传统桥梁检测与维修工作中存在工作效率低、作业周期长、人员风险大等问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种桥梁缺陷检修方法、设备、系统及存储介质，用以解决目前桥梁检修工作中工作效率低、作业周期长、人员风险大的问题。

第一方面，本发明提供一种桥梁缺陷检修方法，包括如下步骤：

将桥梁各点的三维信息发送至无人机，以使所述无人机规划出最优巡检路线后，按照所述巡检路线进行桥梁表面各点的桥梁信息采集；

接收所述无人机反馈的桥梁信息，提取所述桥梁信息中关键帧图像后，根据所述桥梁信息对所述关键帧图像进行融合处理后，得到桥梁三维模型；

采用预先训练完成的神经网络模型对所述桥梁三维模型进行识别，以识别出桥面缺陷信息；

将所述桥面缺陷信息发送至检修车，以使所述检修车根据所述桥面缺陷信息对缺陷点进行修补。

优选的，所述的桥梁缺陷检修方法中，所述桥梁信息至少包括桥梁表面各点的视频信息、位置信息和桥梁表面各点的IMU信息。

优选的，所述的桥梁缺陷检修方法中，所述接收所述无人机反馈的桥梁信息，提取所述桥梁信息中关键帧图像后，根据所述桥梁信息对所述关键帧图像进行融合处理后，得到桥梁三维模型的步骤包括：

接收所述无人机反馈的桥梁信息，对所述桥梁信息中桥梁表面各点的视频信息进行阈值分割，以提取出所述桥梁表面各点的关键帧图像；

对所述关键帧图像进行预处理，以多个得到清晰的图像；

将多个清晰的图像、所述桥梁表面各点的位置信息以及桥梁表面各点的IMU信息进行融合，得到桥梁三维模型。

优选的，所述的桥梁缺陷检修方法中，采用yolo4算法构建所述神经网络模型。

优选的，所述的桥梁缺陷检修方法中，所述桥面缺陷信息至少包括缺陷类型和缺陷尺寸信息。

优选的，所述的桥梁缺陷检修方法中，所述缺陷类型至少包括路面沉降、路面局部损害和桥梁裂缝。

优选的，所述的桥梁缺陷检修方法中，所述缺陷尺寸信息至少包括桥梁缺陷的位置信息、长度信息、宽度信息和面积信息。

第二方面，本发明还提供一种桥梁缺陷检修设备，处理器和存储器；

所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述桥梁缺陷检修方法中的步骤。

第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的桥梁缺陷检修方法中的步骤。