[发明专利]一种基于无人机的道路缺陷自动检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于无人机的道路缺陷自动检测方法，应用于无人机，其特征在于，所述基于无人机的道路缺陷自动检测方法包括：

按预设的巡检路径飞行并采集道路图像；

获取采集的道路图像并实时处理；

根据处理结果判断是否需要进行路径调整，若需要，则根据处理结果生成局部采集路径；

根据生成的局部采集路径对局部缺陷进行图像采集；

返回原巡检路径，重复上述步骤直至完成预设道路的巡检；

所述获取采集的道路图像并实时处理，包括：

获取采集的道路图像；

对道路图像进行拍摄范围校验，根据校验结果调整无人机飞行高度；

对道路图像进行畸变矫正；

对畸变矫正后的图像进行缺陷识别；

所述对道路图像进行畸变矫正，包括：

选定一个矫正角θ；

根据矫正角θ将道路图像的像素列分为若干组，使每一像素组的左右边界与无人机中心的连线的夹角为矫正角θ；

将每组像素列的总宽度压缩为Hθ，其中，H为无人机中心与地面的距离。

2.根据权利要求1所述的基于无人机的道路缺陷自动检测方法，其特征在于，对道路图像进行拍摄范围校验，根据校验结果调整无人机飞行高度，包括：

识别道路最外侧的两条边线；

计算识别出的最外侧的两条边线之间的距离与占图像宽度的比例；

比较计算出的比例与设定范围的大小，

若计算出的比例小于设定范围，则减小飞行高度；

若计算出的比例大于设定范围，增加大飞行高度。

3.根据权利要求2所述的基于无人机的道路缺陷自动检测方法，其特征在于，所述识别道路最外侧的两条边线，包括：

选定道路图像宽度方向的任意一行像素；

从两侧向中间，计算该行中每一像素的R值、G值以及B值两两之间的差、R值、G值以及B值的均值，得到三个差值以及一个均值；

判断计算出的三个差值是否均小于5%且所得均值大于240，若是，记该像素为边界像素；

判断是否存在若干个连续的边界像素，若是，计算道路图像的长度方向上与若干个连续的边界像素所在的行邻近的若干行像素的对应列的像素是否为边界像素，若是，判断识别出的边界像素所在的列为边线。

4.根据权利要求1所述的基于无人机的道路缺陷自动检测方法，其特征在于，所述对畸变矫正后的图像进行缺陷识别，包括：

识别道路边线；

截取道路最外侧两条边线之间的区域；

在截取所得的区域中移除内边线所在的像素列；

将所得的区域接合成矩形区域，对矩形区域进行缺陷识别。

5.一种基于无人机的道路缺陷自动检测系统，其特征在于，所述基于无人机的道路缺陷自动检测系统包括：

无人机，用于执行如权利要求1-4任意一项所述的基于无人机的道路缺陷自动检测方法；以及

控制装置，所述控制装置与所述无人机通信，用于无人机的工作控制。