[发明专利]基于切近摄影的岩体裂隙智能识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别方法，其特征在于，包括：

利用无人机获取岩体裂隙待识别区域的地形数据，并通过拟合地形数据获得地表平面模型；

基于获取的地表平面模型生成三维航线；

通过所述三维航线控制无人机自动切近岩体表面飞行，并根据预设位置进行图像拍摄；

对拍摄的图像进行数据预处理，并对预处理的图像进行图像分割；

将分割后的图像输入预先训练的岩体裂隙识别模型中，得到岩体裂隙的识别结果。

2.如权利要求1所述的一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别方法，其特征在于，所述利用无人机拟合岩体裂隙待识别区域地表平面，具体为：操控无人机进入岩体裂隙待识别区域并贴近地面预设距离飞行，实现地形数据的获取；基于获取的地形数据通过航线规划软件拟合出地表平面模型。

3.如权利要求1所述的一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别方法，其特征在于，所述基于获取的地形数据生成三维航线，具体为：基于获得的地表平面模型，利用航线规划软件生成无人机飞行的三维航线。

4.如权利要求1所述的一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别方法，其特征在于，所述根据预设位置进行图像拍摄，具体为：

在确定拍摄位置后，通过自动调节摄像设备垂直于拟合地形平面进行垂直摄像、左右偏转预设角度进行摄像。

5.如权利要求1所述的一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别方法，其特征在于，所述对拍摄的图像进行数据预处理，具体包括：对图像进行几何变换以及旋转缩放来统一拍摄图像的尺度；通过图像滤波去除拍摄图像中的噪声；通过图像增强操作改善拍摄图像的视觉效果。

6.如权利要求1所述的一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别方法，其特征在于，所述对预处理后的图像进行图像分割，具体采用k-means算法进行图像分割。

7.如权利要求1所述的一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别方法，其特征在于，所述岩体裂隙识别模型采用Link-Net神经网络模型，所述神经网络模型包括顺序连接的卷积层、池化层、编码块、解码块以及反卷积层。

8.一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别系统，其特征在于，包括：

地形数据获取单元，其用于利用无人机获取岩体裂隙待识别区域的地形数据，并通过拟合地形数据获得地表平面模型；

三维航线生成单元，其用于基于获取的地表平面模型生成三维航线；

切近摄影单元，其用于通过所述三维航线控制无人机自动切近岩体表面飞行，并根据预设位置进行图像拍摄；

图像预处理单元，其用于对拍摄的图像进行数据预处理，并对预处理的图像进行图像分割；

裂隙识别单元，其用于将分割后的图像输入预先训练的岩体裂隙识别神经网络模型中，得到岩体裂隙的识别结果。

9.如权利要求8所述的一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别系统，其特征在于，所述无人机上携带有摄像设备，通过所述摄像设备借助云台模块实现多自由度调节。

10.如权利要求8所述的一种基于切近摄影的岩体裂隙智能识别系统，其特征在于，所述摄像设备设置有闪光灯。