公开(公告)号：CN114035613A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111466888.4

申请日：2021-12-03

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张夷斋 ,  闫雨晨 ,  黄攀峰 ,  姬文鹏 ,  杨奇磊 ,  李鹏辉

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种大跨度桥梁检测无人机全覆盖路径规划方法，首先确定目标区域、任务起始点与结束点，无人机距离拍摄平面距离等参数；然后计算栅格大小，进行目标区域栅格化；再进行遍历路径搜索，生成路径点；最后连接路径点生成飞行路径，选取最优飞行路径，结束路径规划。本发明方法具有智能性，较高的自主性。相对于其他的路径规划方法，实现简单，消耗资源低，在实际的工程应用中具有较高的价值。并且能够满足大跨度桥梁检测无人机对于目标区域进行全覆盖遍历的检测任务。

公开(公告)号：CN113506281B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202110836923.0

申请日：2021-07-23

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张夷斋 ,  姬文鹏 ,  黄攀峰 ,  闫雨晨 ,  李鹏辉 ,  杨奇磊 ,  章勇威

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T5/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习框架的桥梁裂缝检测方法，方法包括如下步骤：步骤1：获取桥梁图像，挑选出含有裂缝的图像为原始桥梁裂缝图像；步骤2：对所述原始桥梁裂缝图像进行预处理，得到图像数据集；步骤3：将所述图像数据集输入分割模型进行训练；步骤4：将待检测的图像输入所述分割模型完成特征裂缝提取。解决了传统的基于边缘检测的裂缝检测方法存在的参数调试复杂、噪声点多、漏检率高的缺点。

公开(公告)号：CN114219773A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111439887.0

申请日：2021-11-30

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张夷斋 ,  姬文鹏 ,  黄攀峰 ,  闫雨晨 ,  杨奇磊 ,  李鹏辉 ,  章永威

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06T7/80 ,  G06T5/40 ,  G06T5/20 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种桥梁裂缝检测数据集预筛选与标定方法，旨在减少人工筛选上万张图像数据并对符合要求图像进行标注这一繁复过程的工作量，并在筛选过程中有效减少筛选者的主观因素影响。首先获取桥梁图像，对获取到的桥梁图像进行基于传统算法的边缘检测与阈值分割，提取轮廓特征特征，通过制定筛选规则，对非裂缝图像进行初步判断并舍弃。接着，通过人工进一步进行精筛选工作，对粗筛选的结果作以修正，最后得到桥梁裂缝检测数据集。本发明能够节省人力和计算时间，降低解决相应裂缝检测等建筑问题的检测成本。

公开(公告)号：CN114219773B

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202111439887.0

申请日：2021-11-30

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张夷斋 ,  姬文鹏 ,  黄攀峰 ,  闫雨晨 ,  杨奇磊 ,  李鹏辉 ,  章永威

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06T7/80 ,  G06T5/40 ,  G06T5/20 ,  G06T5/70 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种桥梁裂缝检测数据集预筛选与标定方法，旨在减少人工筛选上万张图像数据并对符合要求图像进行标注这一繁复过程的工作量，并在筛选过程中有效减少筛选者的主观因素影响。首先获取桥梁图像，对获取到的桥梁图像进行基于传统算法的边缘检测与阈值分割，提取轮廓特征特征，通过制定筛选规则，对非裂缝图像进行初步判断并舍弃。接着，通过人工进一步进行精筛选工作，对粗筛选的结果作以修正，最后得到桥梁裂缝检测数据集。本发明能够节省人力和计算时间，降低解决相应裂缝检测等建筑问题的检测成本。

公开(公告)号：CN115793691A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211565673.2

申请日：2022-12-07

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张夷斋 ,  杨奇磊 ,  黄攀峰 ,  张帆 ,  刘正雄 ,  姬文鹏 ,  闫雨晨

IPC: G05D1/08 ,  G05D1/10 ,  G01B11/30

Abstract: 本发明属于大跨度桥梁检测技术领域，特别涉及一种大跨度桥梁的无人机定距检测系统及方法，解决了现有桥梁检测无人机系统对于桥梁检测时，保持近距离定距飞行存在难度，对于桥梁上空间狭小的部位无人机无法抵近，进而拍摄的图像不清晰，造成裂缝识别准确率降低的问题。该检测系统包括无人机本体及无人机飞控系统；其特殊在于：还包括可升降云台、相机、测距设备及机载计算机；可升降云台包括升降组件和无人机云台；升降组件的固定端固定安装在无人机本体的上表面，升降组件的自由端连接无人机云台；相机安装在无人机云台上；测距设备安装在相机上；机载计算机与升降组件、云台舵机、相机、测距设备分别连接；机载计算机内部集成有定高控制器。

公开(公告)号：CN113506281A

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN202110836923.0

申请日：2021-07-23

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张夷斋 ,  姬文鹏 ,  黄攀峰 ,  闫雨晨 ,  李鹏辉 ,  杨奇磊 ,  章勇威

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习框架的桥梁裂缝检测方法，方法包括如下步骤：步骤1：获取桥梁图像，挑选出含有裂缝的图像为原始桥梁裂缝图像；步骤2：对所述原始桥梁裂缝图像进行预处理，得到图像数据集；步骤3：将所述图像数据集输入分割模型进行训练；步骤4：将待检测的图像输入所述分割模型完成特征裂缝提取。解决了传统的基于边缘检测的裂缝检测方法存在的参数调试复杂、噪声点多、漏检率高的缺点。