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公开(公告)号:CN118982742A
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202410993414.2
申请日:2024-07-24
Applicant: 广州大学 , 中铁十一局集团有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G01S13/86 , G06V20/58
Abstract: 本发明公开了一种隧道场景下施工装备障碍物识别与避障方法及系统,涉及隧道施工和施工装备自动化技术领域,通过建立各类障碍物图像数据集和几何信息数据集,并将利用数据集进行训练得到障碍物识别模型;利用障碍物图像识别模型识别施工装备作业过程中周边物体类别,得到图像识别分类结果;利用障碍物轮廓分类模型将采集的障碍物几何轮廓信息分类,得到几何轮廓分类结果,并将二者进行比对确认障碍物类型;建立栅格地图并在栅格地图记录障碍物占据网格范围,基于A*算法自主规划栅格地图内前进路线,反馈至运动地盘完成避障。本发明提高施工装备障碍物识别与避障的可靠性和准确率,为隧道施工装备的自动化奠定基础,降低隧道施工的成本与危险性。
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公开(公告)号:CN116414151A
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310624763.2
申请日:2023-05-30
Applicant: 广州大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机盾构隧道巡检系统及方法,应用于隧道巡检技术领域,通过人工给定盾构剖面的三维坐标轴,结合无人机自动巡航、计算视觉,实现无人机隧道巡检自动化。本发明利用搭载的微型电脑复现人工设定的坐标系,同时利用隧道环境和采集离隧道壁的距离,计算隧道断面坐标体系下无人机所处位置的坐标。另外,利用sobel边缘检三维法识别通过的盾构隧道标准衬砌环,从而计算出轴向距离,建立隧道的三维模型并确定无人机在隧道内的前进里程;利用高斯滤波与sobel边缘算法等计算视觉算法分析识别图像信息中关于隧道损伤的情况。本发明具有成本低、工作效率高、自动化程度高等优点,能够广泛地运用到隧道巡检中。
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公开(公告)号:CN116539635B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202310558889.4
申请日:2023-05-17
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于计算视觉和SLAM的无人机盾构隧道巡检方法,应用于隧道检测和无人机飞行与定位技术领域,其中包括:S1、采集隧道内的影像信息并初步建图;S2、利用计算视觉算法分析识别影像信息中的损伤;S3、建立坐标系标记位置信息,记录对应的坐标信息,最终报告损伤位置与受损情况。本发明旨在针对无人机隧道巡检任务,解决无人机在隧道内无法通过卫星定位技术定位的问题,结合计算视觉算法以有效识别损伤并标记位置,高效完成隧道检测任务;大大提高了隧道巡检的效率,也降低了人工巡检的成本与危险性。
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公开(公告)号:CN116539635A
公开(公告)日:2023-08-04
申请号:CN202310558889.4
申请日:2023-05-17
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于计算视觉和SLAM的无人机盾构隧道巡检方法,应用于隧道检测和无人机飞行与定位技术领域,其中包括:S1、采集隧道内的影像信息并初步建图;S2、利用计算视觉算法分析识别影像信息中的损伤;S3、建立坐标系标记位置信息,记录对应的坐标信息,最终报告损伤位置与受损情况。本发明旨在针对无人机隧道巡检任务,解决无人机在隧道内无法通过卫星定位技术定位的问题,结合计算视觉算法以有效识别损伤并标记位置,高效完成隧道检测任务;大大提高了隧道巡检的效率,也降低了人工巡检的成本与危险性。
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