Choroba pęknięć na chodniku autostrady: system automatycznej kontroli i identyfikacji MYUAV DRONE

Temat aplikacji

▶ Konieczność patrolowania szczelin i chorób na chodniku drogowym

Autostrady są ważnymi arteriami transportowymi, które znoszą ciśnienie ruchu dużej liczby pojazdów.może prowadzić do problemów, takich jak luźność dróg i załamanieW związku z tym konieczne jest przeprowadzenie inspekcji szczelin i chorób na powierzchni dróg.

▶ Korzyści z kontroli chorób drogowych (pęknięć)

(1) Poprawa wydajności

MYUAV DRONE może szybko pokryć duże obszary powierzchni dróg, zmniejszając marnotrawstwo zasobów ludzkich i koszty czasu.MYUAV DRONE może szybciej wykonywać zadania wykrywania pęknięć.

(2) Poprawa dokładności

W czasie rzeczywistym rejestrujemy pęknięcia na powierzchni drogi, unikając subiektywnych błędów osądowych i niewykrywania przez ludzi.można przeprowadzić zautomatyzowaną analizę i klasyfikację pęknięć w celu poprawy dokładności i niezawodności wykrywania.

(3) Poprawa bezpieczeństwa

Pęknięcia są częstym schorzeniem chorób nawierzchni dróg i jeśli nie zostaną w odpowiednim czasie naprawione, mogą stanowić potencjalne zagrożenie dla bezpieczeństwa ruchu drogowego.Korzystanie z drona MYUAV do wykrywania pęknięć może w odpowiednim czasie wykryć i zarejestrować pęknięcia drogowe, zapewniając odpowiednim działom terminowe i dokładne informacje oraz ułatwiając konserwację i naprawę.

(4) Obniżenie kosztów

Tradycyjna metoda wykrywania pęknięć wymaga dużej ilości siły roboczej i czasu, a przeprowadzenie kompleksowych inspekcji szerokiego zakresu powierzchni drogowych jest kosztowne.Przeprowadzenie inspekcji pęknięć na MYUAV DRONE może zmniejszyć koszty operacyjne, zwiększyć wydajność i dokładność wykrywania, a tym samym zmniejszyć koszty utrzymania i naprawy dla odpowiednich działów.

Techniczne zastosowanie algorytmu rozpoznawania pęknięć

(1) Nabycie obrazu

MYUAV DRONE jest wyposażony w kamerę lub czujnik o wysokiej rozdzielczości, który umożliwia wykonywanie zdjęć w czasie rzeczywistym lub regularne inspekcje powierzchni drogi oraz uzyskiwanie danych obrazowych powierzchni drogi.

(2) Wstępne przetwarzanie obrazu

Wstępne przetwarzanie zebranych danych obrazu, w tym denozowanie obrazu, skale szarości, wzmocnienie kontrastu i inne operacje.Denoising i wzmacnianie obrazów są pomocne w późniejszym wykrywaniu i rozpoznawaniu pęknięć.

(3) Wykrywanie pęknięć

Wyciąganie potencjalnych obszarów pęknięć z wstępnie przetworzonych obrazów za pomocą algorytmów takich jak wykrywanie krawędzi, przetwarzanie morfologiczne i filtrowanie.

(4) Ekstrakcja cech

Wyciąganie cech z wykrytych obszarów pęknięć, takich jak kolor, tekstura, kształt itp. Wyciąganie cech pomaga odróżnić pęknięcia od innych czynników tekstury drogi lub zakłóceń cienia.

(5) Klasyfikacja i uznanie

Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego, takich jak wspierające maszyny wektorowe, sieci neuronowe, głębokie uczenie się itp., Aby klasyfikować i rozpoznawać wyodrębnione cechy pęknięć.Duża liczba zdjęć z ujęciami pęknięć może być wykorzystana jako dane szkoleniowe, umożliwiając modelowi automatyczne rozpoznawanie prawdziwych pęknięć.

▶ Zasada algorytmu rozpoznawania pęknięć

System inspekcji rozpoznawania chorób drogowych algorytmem oparty jest na algorytmach głębokiego uczenia się do szkolenia obrazów chorób drogowych, dzięki czemu osiąga się rozpoznawanie pęknięć drogowych, segmentację,i statystykiAlgorytm ma cechy wysokiej wydajności, dokładności i stabilności i może stale rozpoznawać dane z zdjęć drogowych w czasie rzeczywistym.Może automatycznie wykrywać pęknięcia powyżej 5 mm na drodze i zapewnić współczynnik rozpoznawania ponad 85%.

Głębokie uczenie przyjmuje tryb szkolenia transferowego, który może osiągnąć wysoką adaptacyjność do różnych scenariuszy i może być ukierunkowany na ulepszenie zgodnie z potrzebami konkretnych problemów.Utrzymując zrównoważoną zdolność aktualizacji algorytmu, może być aktualizowany w tle w celu osiągnięcia szybszej prędkości wykrywania, większej dokładności wykrywania i większej liczby rodzajów funkcji wykrywania chorób,który może stale ulepszać zestaw algorytmów w ramach cyklu sprzętowego.

Plan projektowania i wdrożenia systemu oraz wdrożenie

▶ architektura systemu

Niebo: platforma lotnicza MYUAV DRONE, kamera wysokiej rozdzielczości

Powierzchnia: zdalne sterowanie, stacja naziemna

- Dostawca rozwiązań dronowych...

MYUAV® TECHNOLOGIES CO., LTD.

- Nie.

Numer podatku: 91320118MA275YW43M Numer rejestru prawnego: 320125000443821

Dodaj: nr 89, ulica Pingliang, dzielnica Jianye, Nanjing, Chiny 210019

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

[Ostrzeżenie]MYUAVTM jest producentem wyrobów obronnych i jest zarządzany przez agencję państwową.

Przedstawione przez nas rysunki, materiały, próbki itp. mogą być wykorzystywane wyłącznie do określonych celów.