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申请/专利权人：安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于无人机低空摄影的道路裂缝快速识别和计算方法，利用无人机以低空垂直向下连续拍摄路面的图像；利用与无人机影像尺度一致的分割网络辅助的三维重建方法对获取的源图像进行道路分割和多视角三维重建，得到剔除复杂背景的道路三维模型和正射影像；利用一种融入注意力机制的编码解码网络自动化地从正射影像中以像素级识别并分割道路裂缝；分割裂缝并计算裂缝的宽度、长度和面积。本发明可以对整条道路进行完整的重建和全局范围内的裂缝识别测量，充分考虑了相邻病害的连续性和对复杂背景的抗干扰性，整套方法具有高度的自动化程度和较快的分析速度，能够适用于复杂环境下各类型道路的裂缝检测需求。
主权项：1.一种基于无人机低空摄影的道路裂缝快速识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，无人机通过在低空垂直向下持续捕捉路面图像的方式实施数据采集；S2，所获取的无人机原始图像经过与其尺寸相匹配的大尺度分割模型进行处理，对道路的识别并排除背景信息，基于分割结果，采用一种带有先验信息的多视角视图三维重建方法，对道路进行三维建模，并生成从上方投影到整个道路的正射影像；步骤S2的整个道路的正射影像生成方法的具体内容包括：①首先采用与无人机的无人机原始图像尺寸一致的大尺度分割模型识别无人机原始图像中的道路目标并进行分割；②基于道路分割的先验信息，采用运动恢复结构法获取图像中道路特征匹配的点，并重建出道路的稀疏点云，并利用具有高置信度的特征点对附加的三角测量点增加位姿冗余度，进一步优化稀疏点云整体的位姿；③基于运动恢复结构重建的稀疏点云整体的位姿，采用多视角立体几何计算图像中所有点的深度信息，得到密集的点云，并对点云进行泊松表面重建，得到成片的三角网格模型；④对三角网格模型进行俯视投影，得到重建的整个道路的正射影像；S3，应用融合了注意力机制的编码-解码网络，对整个道路的正射影像进行处理，以识别道路裂缝。
全文数据：
权利要求：
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