[发明专利]基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法

权利要求书

1.一种基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于高精地图中目标采集物与道路类型、道路区域的关系获取目标采集物类型，根据不同的目标采集物类型设定不同的采集预案，并将不同的采集预案存储在数据存储模块中；

基于无人机遥感影像获取目标采集物的空间位置与空间形状，以及通过AI采集设备进行地表视觉采集，获取目标采集物的视频流数据信息；

将获取的目标采集物的空间位置、空间形状、视频流数据信息与所述数据存储模块中的采集预案进行交叉验证，通过AI图像识别技术获取目标道路巡检设施。

2.根据权利要求1所述的基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，其特征在于，所述将获取的目标采集物的空间位置、空间形状、视频流数据信与所述数据存储模块中的采集预案进行交叉验证，通过AI图像识别技术获取目标道路巡检设施包括：

获取实时目标采集物的空间位置、空间形状与视频流数据信息；

通过运行不同的神经网络对所述目标采集物的空间位置、空间形状、视频流数据信息进行识别与跟踪，实现对空间数据信息的识别过程中对目标采集物的逐帧持续跟踪；

获取空间数据信息；

将空间数据信息传输给CPU处理单元；

所述CPU处理单元将空间数据信息与数据存储模块中的采集预案相匹配，形成实时规格化空间数据信息；

所述规格化空间数据信息无线传输给后台服务器。

3.根据权利要求1所述的基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，其特征在于，所述采集预案包括空中数据采集预案与地表数据采集预案；

所述空中数据采集预案用于通过无人机遥感影像从空中获取的空间位置、空间形状数据；

所述地表数据采集预案用于通过AI采集设备从地表视觉采集图像数据信息。

4.根据权利要求3所述的基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，其特征在于，所述空中数据采集预案用于获取山川、河流、道路形状、建筑形状与地理位置数据信息；所述地表数据采集预案用于获取道路设施标识、道路设施状态、道路遗撒与道路拥堵图像数据信息。

5.根据权利要求2所述的基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，其特征在于，所述通过AI图像识别技术获取目标道路巡检设施包括：

逐帧接收视频流数据，对每帧图像数据进行视觉识别算法处理，识别出目标采集物；

将当前识别出来的目标采集物，通过视觉跟踪算法与上一帧中识别出的目标采集物进行比较，如果是相同的目标采集物则继承上一帧目标采集物的唯一ID，如果是新的目标采集物则赋予新的唯一ID；

持续监控每帧目标采集物的唯一ID，如果新的一帧图像中某一个目标采集物的唯一ID消失，则认为AI采集设备经过该目标采集物，记录上一帧的时间，同时对当前帧的相邻两帧图像对应的空间位置进行线性插值计算，得出该帧采集位置作为目标采集物的空间位置。

打包识别数据类型、内容和空间位置，无线传输至后台服务器。

6.根据权利要求5所述的基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，其特征在于，所述视觉识别算法采用yolo V3神经网络算法。

7.根据权利要求5所述的基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，其特征在于，所述视觉跟踪算法采用孪生神经网络算法。

8.根据权利要求5所述的基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，其特征在于，所述获取空间数据信息步骤之后还包括：

通过北斗定位设备实时获取空间位置信息，并将所述空间位置信息与空间数据信息相匹配。