[发明专利]一种基于无人机视觉的坝体裂纹识别与测量方法

权利要求书

1.一种基于无人机视觉的坝体裂纹识别与测量方法，其特征在于，它包括以下步骤：

步骤1：进行图像的采集，采集待检测坝体的RGB图像，所采集的图像能够完整覆盖检测区域；

步骤2：进行裂纹的粗检测；

步骤3：进行基于视觉显著性的裂纹精识别；

步骤4：进行边缘提取；

步骤5：进行裂纹特征信息计算；

步骤6：进行图像拼接，通过图像拼接还原坝体全景图，从而确定局部裂纹相对坝体的位置信息；

步骤7：进行裂纹定位及评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2中，使用预训练的卷积神经网络模型检测图像中是否有裂纹，如果没检测出裂纹，则不需要做下一步的精细化检测，从而提高算法效率；如果检测出裂纹则通过模型输出图像中裂纹边界框，从而过滤复杂的背景干扰信息，提高后续裂纹边缘提取的准确度和裂纹测量的精度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤3中，依据图像的裂纹相对于图像背景在颜色和亮度上的差异，使用FT(Frequency-tuned)显著性检测算法先得的图像的显著图，再结合均值漂移算法(MeanShift)自适应计算图像阈值，然后二值化分割裂纹。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤4中，使用Canny边缘检测算法提取裂纹边缘像素点，用高斯滤波器平滑图象，用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值进行非极大值抑制，用双阈值算法检测和连接边缘。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤5中，首先是摄像机标定，计算采集相机的内外参数，用于计算图像坐标系到世界坐标系之间的转换，然后根据裂纹边缘像素采用最短距离法计算宽度；通过计算裂纹起始点和终止点的欧氏距离作为裂纹长度；将裂纹的拟合直线的夹角作为裂纹的夹角。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤7：进行裂纹定位及评估；定位裂纹相对坝体的位置，方便运维检修人员精准确定裂纹的位置信息；通过步骤5对裂纹的长度、宽度、角度和面积信息，确定裂纹的危害等级；并且预测裂纹的发展趋势，及时做好坝体危害工作，防患未然。