[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

说明书

本发明提供一种基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，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；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。本发明通过AI图像识别技术与北斗定位技术相结合进行实时采集物识别，将识别成果文本化、规格化，处理后成果数据尺寸小、对移动数字网络带宽依赖低，可实时自动上传到后台服务器。

技术领域

本发明涉及道路巡检技术领域，尤其涉及一种基于AI图像识别技术采集 道路巡检设施数据的方法。

背景技术

以无人驾驶为代表的新一代技术革新，对于高精地图为代表的空间数据的 质量、现势性要求大大提升，对空间数据采集的准确性、更新频次等的要求提 升了好几个等级。

空间数据的采集严重依赖于规模效应，对于如何提供全国新基建地图，需 要系统性的回答成本问题。而目前以地图外业、内业为代表的数据采集，依旧 以人工采集为主要手段，对人工采集的规模性依赖成为空间信息产业的掣肘。

使用AI图像识别采集空间信息数据成为行业前沿方向，市场上大部分使 用方式均是使用视频数据终端获取、离线上载到服务器，于后台服务器进行数 据识别，由于当前移动网络条件的限制，信息的采集无法做到实时识别、实时 更新，进而对地图数据的现势性要求满足较差。

为此，本领域迫切需要研发出一种方法能够克服现有技术存在的上述技术 问题。

发明内容

本发明之目的是提供一种基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的 方法，能够解决现有道路巡检主要通过人工训练以识别制定目标，该方法存在 成本高、实时性差与规范性差的技术问题。

本发明提供一种基于AI图像识别技术采集道路巡检设施数据的方法，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。

优选地，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。

优选地，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。