Заболевание трещинами на трассе: автоматическая система проверки и идентификации MYUAV DRONE

История применения

▶ Необходимость патрульной проверки трещин и болезней на трассе

Автомагистрали являются важными транспортными артериями, которые выдерживают давление большого количества транспортных средств.может привести к таким проблемам, как развязка дороги и обрушениеВ связи с этим необходимо проводить инспекции на дорожных трещинах и заболеваниях.

▶ Преимущества осмотра дорожного покрытия

(1) Повышение эффективности

MYUAV DRONE может быстро покрывать большие площади дорожных покрытий, сокращая трату человеческих ресурсов и затраты времени.MYUAV DRONE может быстрее выполнять задачи по обнаружению трещин.

2) Улучшить точность

Запись трещин на дороге в режиме реального времени, что позволяет избежать субъективных ошибок и недопонимания человеком.может проводиться автоматизированный анализ и классификация трещин для повышения точности и надежности обнаружения;.

3) Улучшить безопасность

Трещины являются распространенным заболеванием дорожной поверхности, и если их своевременно не устранить, они могут представлять потенциальную опасность для безопасности дорожного движения.Использование беспилотного летательного аппарата MYUAV для обнаружения трещин позволяет своевременно обнаруживать и регистрировать трещины на дорогах, предоставляя своевременную и точную информацию для соответствующих отделов и облегчая техническое обслуживание и ремонт.

4) Снижение затрат

Традиционный метод обнаружения трещин требует большого количества рабочей силы и времени, а проведение всесторонних проверок на широком диапазоне дорожных покрытий является дорогостоящим.Проведение проверки трещин на беспилотных летательных аппаратах может снизить эксплуатационные расходы, улучшить эффективность и точность обнаружения и, таким образом, снизить затраты на обслуживание и ремонт для соответствующих отделов.

Техническое применение алгоритма распознавания трещин

(1) Приобретение изображений

ДРОН MYUAV оснащен камерой или датчиком с высоким разрешением, чтобы делать фотографии в режиме реального времени или проводить регулярные инспекции дорожной поверхности и получать изображения дорожной поверхности.

(2) Предварительная обработка изображений

Предварительная обработка собранных данных изображения, включая дезонирование изображения, масштаб серости, улучшение контраста и другие операции.Денизирование и улучшение изображений полезны для последующего обнаружения трещин и распознавания.

(3) Выявление трещин

Извлекают потенциальные области трещин из предварительно обработанных изображений с помощью алгоритмов, таких как обнаружение краев, морфологическая обработка и фильтрация.

(4) Экстракция признаков

Извлечение признаков из обнаруженных областей трещин, таких как цвет, текстура, форма и т. Д. Извлечение признаков помогает отличить трещины от других факторов текстуры дороги или теневых помех.

(5) Классификация и признание

Использование алгоритмов машинного обучения, таких как поддерживающие векторные машины, нейронные сети, глубокое обучение и т. Д., Для классификации и распознавания извлеченных особенностей трещин.Большое количество аннотированных изображений трещин можно использовать в качестве учебных данных, что позволяет модели автоматически распознавать настоящие трещины.

▶ Принцип алгоритма распознавания трещин

Система проверки алгоритмов распознавания дорожных заболеваний основана на алгоритмах глубокого обучения для обучения изображениям дорожных трещин, тем самым достигая распознавания трещин, сегментации,и статистикиАлгоритм обладает характеристиками высокой эффективности, точности и стабильности и может непрерывно распознавать данные дорожных фотографий в режиме реального времени.Он может автоматически выявлять трещины более 5 мм на дороге и обеспечивать скорость распознавания более 85%.

Глубокое обучение использует для обучения режим трансферного обучения, который может достичь высокой адаптивности к различным сценариям и может быть ориентирован на модернизацию в соответствии с потребностями конкретных проблем.Сохраняя устойчивую возможность обновления алгоритма, он может быть обновлен в фоновом режиме для достижения более высокой скорости обнаружения, более высокой точности обнаружения и большего числа типов функций обнаружения заболеваний,который может постоянно улучшать набор алгоритмов в рамках аппаратного цикла.

Проектирование и реализация системы

▶ архитектура системы

Конец неба: Платформа полета MYUAV ДРОН, камера высокой четкости

Наземный конец: пульт дистанционного управления, наземная станция

- Доставщик решений для дронов...

MYUAV® TECHNOLOGIES CO., LTD.

- Что?

Налоговый No: 91320118MA275YW43M Юридический реестр No: 320125000443821

Добавить: No 89, улица Пиньлиан, район Цзяньэ, Нанкин, Китай 210019

M: myuav@myuav.com.cn T: +86 25 6952 1609 W: en.myuav.com.cn

[Осторожно]MYUAVTM является производителем оборонной продукции и находится под управлением государственного агентства.

Предложенные нами чертежи, материалы, образцы и т.д. используются только для указанных целей.