(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210691357.3 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 西南交通大 学 地址 610000 四川省成 都市二环路北一段 111号 (72)发明人 刘占辉　沈锐利　李永乐　张明金　 杨顺生　孙延国　向活跃　唐浩俊　 卢治谋　周浩宇　何坤　杨高博　 (74)专利代理 机构 成都智言知识产权代理有限 公司 51282 专利代理师 蒋秀清 (51)Int.Cl. G01C 11/02(2006.01) G01C 11/36(2006.01) G01N 29/04(2006.01)G01N 29/44(2006.01) G06N 20/00(2019.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 20/17(2022.01) B64C 39/02(2006.01) (54)发明名称 基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤 深度检测方法 (57)摘要 本发明涉及视频图像处理技术领域， 尤其涉 及基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤深 度检测方法； 本发明通过无人机搭载摄像机拍摄 图像， 通过对 图像进行处理， 提取图像中的桥梁 损伤特征图， 并基于超声波探测器所生成的超声 波探测信息判断桥梁损伤特征图是否为真， 判断 为真后， 再将桥梁损伤特征图与桥梁的设计图进 行比对， 确定桥梁损伤特征图是否为真， 若为 真， 则输出桥梁损伤信息； 从而实现桥梁损伤的自动 检测； 并且通过超声波探测器以及桥梁的设计图 判断所述桥梁损伤特征图是否为 真， 避免出现误 判的情况， 进 而提高本发明检测的准确性。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115096268 A 2022.09.23 CN 115096268 A 1.基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤深度检测方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： 步骤1： 确定待检测桥梁的环境， 基于所确定的环境确定无人机的巡检路径以及摄像机 的机位和超声 波探测器的机位， 并保证 摄像机和超声 波探测器的输出端轴线平行； 步骤2： 通过无人机上搭载的摄像机和超声波探测器对所确定的巡检路径上的桥梁进 行摄像以及探测； 步骤3： 将摄 像机回传的视频 数据进行 预处理， 得到待测图片数据集； 步骤4： 采用训练好的桥梁损伤检测模型对图片数据集中的待测图片进行特征提取， 得 到桥梁损伤特 征图； 步骤5： 获取桥梁损伤特征图所对应的待测图片， 并基于该待测图片得到拍摄时间、 以 及拍摄时间所对应的无 人机定位信息； 步骤6： 基于步骤5得到的拍摄时间和无人机定位信息， 获得对应的超声波探测器的探 测信息； 基于超声波探测器在相同的拍摄时间以及相同的无人机定位信息下 的探测信息， 判断该桥梁损伤特征图是否为真， 若为真则执行步骤7， 若为假则将该信息储存至数据库 中； 步骤7： 基于超声波探测器的探测信 息构建桥梁损伤深度图； 并获取对应的桥梁设计图 与桥梁损伤深度图进 行对比， 判断是否为真， 则输出桥梁损伤深度图， 若为假则将该信息储 存至数据库中。 2.根据权利要求1所述的基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤深度检测方法， 其 特征在于， 所述 步骤1包括以下步骤： 步骤1.1： 确定待检测桥梁的环境， 基于确定的环境， 建立 三维模型的空间包围盒； 步骤1.2： 基于所建立的三维模型的空间包围盒， 确定无 人机测量 点； 步骤1.3： 基于所确定的无 人机测量 点， 规划无 人机的测量路径； 步骤1.4： 基于所规划的无人机的测量路径调整无人机的巡检路径以及摄像机的机位 和超声波探测器的机位， 并保证 摄像机和超声 波探测器的输出端轴线平行。 3.根据权利要求1所述的基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤深度检测方法， 其 特征在于， 所述 步骤3包括以下步骤： 步骤3.1： 将无人机回传的视频数据以0.1秒为间隔转换为初始图片， 得到初始图片数 据集； 步骤3.2： 对初始图片数据集中的初始图片进行 预处理， 得到待测图片数据集。 4.根据权利要求1所述的基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤深度检测方法， 其 特征在于， 桥梁损伤检测模型基于深度学习算法进行训练， 将待测图片与标准图片进行差 异性分析， 提取待测图片中存在差异性轮廓的桥梁损伤特 征图； 所述桥梁损伤检测模型的训练步骤如下 所述： 基于现有桥梁损伤图以及标准 桥梁图建立 桥梁损伤模型； 将现有桥梁损伤图分为训练集和 测试集； 基于训练集对桥梁损伤模型进行训练， 得到判断阈值； 超过判断阈值的则提取相应的 桥梁损伤特 征图； 基于测试集和判断阈值测试所述桥梁损伤模型， 测试完成后， 完成桥梁损伤模型的建权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115096268 A 2立。 5.根据权利要求1所述的基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤深度检测方法， 其 特征在于， 所述 步骤6包括以下步骤： 步骤6.1： 基于步骤5得到的拍摄时间和无人机定位信息， 获得对应的超声波探测器的 探测信息； 步骤6.2： 基于所获得超声 波探测信息构建三维模型； 步骤6.3： 并设置超声波探测信息深度阈值， 基于构建的三维模型确定检测面的深度 值， 并将深度值与深度阈值比对， 超过深度阈值的则输出异常坐标； 步骤6.4： 判断步骤6.3中所确定的异常坐标是否与桥梁损伤特征图的坐标一直， 若一 致则判断该桥梁损伤特征图是否为真， 若为真则执行步骤7， 若为假则将该信息储存至数据 库中。 6.根据权利要求1所述的基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤深度检测方法， 其 特征在于， 还 包括以下步骤： 步骤8： 基于原 始桥梁数据、 桥梁损伤数据以及深度学习建立 桥梁损伤程度识别模型； 步骤9： 将待检测桥梁的数据以及桥梁损伤深度输入训练好的桥梁损伤程度识别模型 中进行计算， 得到桥梁损伤程度。 7.根据权利要求6所述的基于无人机航拍及超声波探测的桥梁损伤深度检测方法， 其 特征在于， 将每个原始桥梁数据以及所对应的桥梁损伤数据构建成数据包， 并将数据包分 为训练集和 测试集； 所述训练集和 测试集用于对桥梁损伤程度识别模型进行训练和 测试。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115096268 A 3