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申请/专利权人：广州大学
摘要：本公开提供了一种基于多视图的三维裂缝检测方法，装置，设备及介质，其中，方法包括三维裂缝语义点云生成，点云处理，裂缝骨架点及边界点确定和裂缝尺寸确定步骤；本公开基于多视图的三维裂缝检测方法、装置、设备及介质，优点在于，使用深度学习技术进行准确的像素级裂缝语义图像分割，对裂缝语义图中裂缝像素值转换为指定RGB属性值的颜色，以使裂缝像素和背景像素存在明显的色彩差异，并由此基于多视图立体三维点云重建技术和点云处理技术生成全面的三维裂缝语义点云并确定裂缝骨架点和边界点，实现对跨平面复杂裂缝的完整记录和准确检测。
主权项：1.一种基于多视图的三维裂缝检测方法，其特征在于，包括步骤：三维裂缝语义点云生成：采集裂缝图像，对裂缝图像进行预处理获得深度图；通过语义分割网络识别裂缝图像获得裂缝语义图，并将裂缝语义图中裂缝像素值转换为指定RGB属性值的颜色；通过深度图融合算法将深度图与处理后的裂缝语义图进行融合，获得指定颜色的三维裂缝语义点云；点云处理：基于RGB色彩区间，通过点云提取方法提取三维裂缝语义点云的点云数据，并通过聚类算法将点划分成若干相互独立的点云团簇，并对各点云团簇进行包围盒拟合，获得包含局部背景点的裂缝点云实例，检测裂缝点云实例中跨平面裂缝所处的多个平面，提取各平面附近的点云并拟合得到对应的裂缝点云平面方程；裂缝骨架点及边界点确定：根据各裂缝平面方程扁平化对应的裂缝点云实例得到2D裂缝点云；使用网格模型重建算法重建2D裂缝点云的网格模型，使用骨架提取法分别提取各2D裂缝点云的骨架点集，并使用边界点提取算法提取各2D裂缝点云对应骨架点集的边界点集；裂缝尺寸确定：根据获取的各骨架点集及对应的边界点集，对各裂缝的长度和宽度进行定量计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种基于多视图的三维裂缝检测方法，装置，设备及介质
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