【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及路面病害檢測，尤其涉及一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、隨著社會(huì)不斷發(fā)展和進(jìn)步、交通運(yùn)輸領(lǐng)域飛速發(fā)展，道路的通車?yán)锍虜?shù)飛速增長，交通量不斷擴(kuò)大。道路損壞的情況是不可避免的，因此道路病害檢測的任務(wù)也愈發(fā)繁重。
2、目前道路病害檢測技術(shù)以車載攝像頭檢測為主，但其檢測范圍小，適用場合受限，效率較低且部分需要人工干預(yù)，例如檢測車輛的行駛速度無法跟上120公里的時(shí)速，因此在高速路上行進(jìn)檢測時(shí)存在安全隱患，并且檢測車輛容易被其他車輛遮擋，會(huì)丟失較多數(shù)據(jù)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，而提出的一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用了如下技術(shù)方案：
3、一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)，包括：
4、多套低空路面檢測無人機(jī)，用于先后完成路面拍攝；
5、云存儲(chǔ)服務(wù)器，用于接收無人機(jī)的拍攝數(shù)據(jù)；
6、數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，用于發(fā)起任務(wù)調(diào)度，對(duì)各臺(tái)無人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷位置對(duì)齊；
7、推理服務(wù)器，用于計(jì)算路面病害的位置及尺寸。
8、優(yōu)選地，所述低空路面檢測無人機(jī)包含：
9、5g模塊，用于與云存儲(chǔ)服務(wù)器進(jìn)行通信；
10、高清攝像頭，用于拍攝路面；
11、數(shù)據(jù)采集模塊，用于控制高清攝像頭實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；
12、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)收集到的視圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以確
13、預(yù)檢測模塊，在無人機(jī)從空中往下拍攝的時(shí)候，自動(dòng)識(shí)別道路是否被車輛遮擋；
14、飛控模塊，用于控制無人機(jī)飛行。
15、一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測方法，采用一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)，包括以下步驟：
16、無人機(jī)在同一條道路上分散布置，無人機(jī)的高清攝像頭均垂直地面拍攝，采集路面信息；
17、s1：第一臺(tái)無人機(jī)先進(jìn)行路面拍攝，并且在拍攝過程中檢測路面是否被車輛遮擋，第一臺(tái)無人機(jī)發(fā)現(xiàn)遮擋以后將位置及圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器；
18、s2：第二臺(tái)以及后續(xù)無人機(jī)跟隨拍攝，此時(shí)，服務(wù)器將遮擋信息發(fā)送至第二臺(tái)無人機(jī)；
19、s3，第二臺(tái)無人機(jī)經(jīng)過遮擋位置時(shí)判斷是否仍然存在車輛遮擋，如果此時(shí)路面已不存在遮擋則進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；若仍有部分區(qū)域處于遮擋，則定時(shí)等待，定時(shí)等待后，仍無法拍攝到路面信息則將該位置通過服務(wù)器發(fā)送至后續(xù)無人機(jī)，依次進(jìn)行傳遞補(bǔ)拍；
20、s4：各臺(tái)無人機(jī)分別將拍攝到的圖像傳輸至云端存儲(chǔ)服務(wù)器；
21、s6：存儲(chǔ)服務(wù)器接收到圖像后由數(shù)據(jù)處理服務(wù)器發(fā)起任務(wù)調(diào)度，對(duì)各臺(tái)無人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷位置對(duì)齊，對(duì)齊后依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行推理運(yùn)算，計(jì)算出路面病害的位置及尺寸。
22、優(yōu)選地，所述缺陷位置對(duì)齊的過程包括：
23、預(yù)處理：對(duì)輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)對(duì)比度等，以提高圖像質(zhì)量并降低后續(xù)處理的難度；
24、特征提取：使用特征點(diǎn)檢測算法提取圖像中的特征點(diǎn)，并計(jì)算特征描述符；
25、特征匹配：使用特征描述符進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，找到兩幅圖像之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；
26、變換矩陣計(jì)算：根據(jù)匹配的特征點(diǎn)對(duì)，計(jì)算變換矩陣；
27、圖像變換：應(yīng)用變換矩陣對(duì)圖像進(jìn)行變換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)齊；
28、后處理：對(duì)對(duì)齊后的圖像進(jìn)行后處理，以提高圖像質(zhì)量；
29、優(yōu)選地，所述計(jì)算出路面病害的位置及尺寸的具體步驟包括：
30、通過將識(shí)別到的病害與圖像中的參考點(diǎn)進(jìn)行匹配，確定病害在圖像中的具體位置，其中，參照點(diǎn)為路標(biāo)或車道線；
31、結(jié)合圖像的拍攝位置和角度，進(jìn)一步計(jì)算出病害在實(shí)際路面中的位置；
32、對(duì)于已經(jīng)拍攝的路面圖像，使用圖像處理軟件matlab對(duì)病害進(jìn)行圖像分析；
33、通過設(shè)置比例尺或標(biāo)定圖像的方法，計(jì)算出病害在圖像中的實(shí)際尺寸。
34、優(yōu)選地，所述檢測路面是否被車輛遮擋的具體過程為：
35、對(duì)收集到的視圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)、校準(zhǔn)和同步，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性；
36、然后預(yù)檢測模塊使用深度學(xué)習(xí)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分析，以檢測道路上的車輛和其它障礙物，涉及分析車輛的形狀大小、位置和速度信息。
37、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果是：
38、本專利技術(shù)可以無干擾的進(jìn)行路面病害巡檢，同時(shí)解決了無人機(jī)拍攝路面時(shí)容易被車流遮擋路面的問題。有效的提升檢測結(jié)果的完整性和精度，同時(shí)也提升了檢測的便利程度。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)，其特征在于：包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)，其特征在于：所述低空路面檢測無人機(jī)包含：
3.一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測方法，采用權(quán)利要求1或2所述的一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)，其特征在于：包括以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測方法，其特征在于：所述缺陷位置對(duì)齊的過程包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測方法，其特征在于：所述計(jì)算出路面病害的位置及尺寸的具體步驟包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測方法，其特征在于：所述檢測路面是否被車輛遮擋的具體過程為：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)，其特征在于：包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)，其特征在于：所述低空路面檢測無人機(jī)包含：
3.一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測方法，采用權(quán)利要求1或2所述的一種低空無人機(jī)多機(jī)聯(lián)動(dòng)路面病害檢測系統(tǒng)，其特征在于：包括以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：芮建秋，羅桑，劉俊，胡靖，薛靈芝，李衛(wèi)燚，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：蘇州智能交通信息科技股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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