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国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司张军获国家专利权

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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种基于视频的多图裂缝自动检测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115619739B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211276987.0,技术领域涉及:G06T7/00;该发明授权一种基于视频的多图裂缝自动检测方法是由张军;李文波;宋永昊;王皓冉;胡波;莫剑;杨海云设计研发完成,并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于视频的多图裂缝自动检测方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于视频的多图裂缝自动检测方法,首先制定视频拍摄的初始路径;判断每帧视频图像有无裂缝,若存在裂缝则识别裂缝至像素级,并确定初始裂缝图像;对初始裂缝图像裂缝像素聚类确定待检测裂缝;依据待检测裂缝建立基于空间位置信息PCA算法模型,选取最大特征值对应的向量作为待检测裂缝的整体走向,实时修改拍摄路径;并且利用视频间隔帧的图像识别方式,通过采用多次空间聚类及PCA模型获取连续的待检测裂缝,最后采用图像识别结果的实现图像匹配及拼接融合。本发明利用裂缝的走向特征对裂缝进行自动跟踪拍摄,然后采用深度学习及图像处理技术,对裂缝进行整体信息进行提取,提高裂缝位于多图情况下的自动检测效率。

本发明授权一种基于视频的多图裂缝自动检测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于视频的多图裂缝自动检测方法,其特征在于:包括如下步骤: S01:制定视频拍摄的初始路径,沿初始路径拍摄视频; S02:获取每帧视频图像并采用图像识别方法判断有无裂缝,若存在裂缝,则识别裂缝至像素级,并将初次识别为裂缝的视频图像作为初始裂缝图像; S03:依据初始裂缝图像中裂缝像素的位置,进行空间聚类,选取长度明显大于其他类别且延至图像边缘的一类裂缝作为待检测裂缝;若无上述特征,即不存在长度明显大于其他类别且延至图像边缘的一类裂缝,则视为单图裂缝,无需多图检测,继续沿着原始拍摄路径执行步骤S02; 采用DBSCAN算法对裂缝像素进行空间聚类处理; 采用裂缝所有像素的最小外接矩形的长边作为裂缝的长度; S04:依据当前裂缝图像中的待检测裂缝,建立基于空间位置信息的主成分分析PCA算法模型,将模型最大特征值对应的向量作为待检测裂缝的整体走向,实时修改拍摄路径为沿着待检测裂缝的整体走向,并沿修改后的拍摄路径继续拍摄视频; 采用基于PCA算法判断裂缝的整体走向,具体为: 对于裂缝像素空间点的空间列向量pi,对应的协方差矩阵C如下: C·vk=λk·vk,k=1,2 其中:表示裂缝所有像素点空间列向量的平均值,n表示裂缝包括的像素点个数;λk是协方差矩阵的第k个特征值,vk是第k个特征向量;最大特征值对应的特征向量作为裂缝的整体走向; S05:获取与当前裂缝图像相离指定间隔帧的视频图像,采用图像识别方法判断有无裂缝:若不存在裂缝,则裂缝检测完毕;若存在裂缝,则识别裂缝至像素级,并继续步骤S06; S06:对指定间隔帧的图像裂缝像素的位置进行空间聚类,选取包含上一间隔帧的待检测裂缝的那一类别,作为新的连续性待检测裂缝,若不包含上述类别,则裂缝检测完毕; S07:循环执行步骤S04~步骤S06,直至裂缝检测完毕为止; S08:对包括待检测裂缝的多张裂缝图像进行配准和拼接融合,最后将待检测裂缝作为已检裂缝保存为多图裂缝数据库; 在步骤S08,采用SURF算法对裂缝图像进行特征点提取,将特征点之间的欧式距离作为相似性测度进行特征点粗匹配,并通过RANSAC算法剔除误匹配点对,然后利用正确的匹配点对求解单应性矩阵,并使用求解的单应性矩阵对图像进行拼接融合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司,其通讯地址为:410004 湖南省长沙市天心区新韶东路398号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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