申请/专利权人：厦门路桥信息股份有限公司

申请日：2020-11-17

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN112487894B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/764;G06F16/29

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.09.21#实质审查的生效;2021.03.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的轨道交通保护区自动巡查方法及装置，其中该方法包括：首先，根据arcmap上的保护区的GPS数据点集合和预先设置的固定飞行高度获取无人机的飞行轨迹；接着，对无人机进行调动，使其沿飞行轨迹进行航拍以获取保护区图像；然后，将获取的保护区图像输入到训练好的施工事件识别模型，以通过施工事件识别模型判断保护区图像是否存在施工事件；最后，如果是，则自动对保护区图像进行登记，并将保护区图像所在位置发送至巡查人员的移动终端，以便巡查人员到现场进行处理；从而实现有效提高巡查效率和准确性，并且实现闭环处理。

主权项：1.一种基于人工智能的轨道交通保护区自动巡查方法，其特征在于，包括以下步骤：根据arcmap上的保护区的GPS数据点集合和预先设置的固定飞行高度获取无人机的飞行轨迹；对所述无人机进行调动，使其沿所述飞行轨迹进行航拍以获取保护区图像；将获取的所述保护区图像输入到训练好的施工事件识别模型，以通过所述施工事件识别模型判断所述保护区图像是否存在施工事件；如果是，则自动对所述保护区图像进行登记，并将所述保护区图像所在位置发送至巡查人员的移动终端，以便所述巡查人员到现场进行处理；在判断所述保护区图像为施工事件时，还将所述保护区图像输入到预先训练好的误报模型，以通过所述误报模型判断所述保护区图像存在施工事件是否为误报，所述误报模型由通过在巡查过程中识别判断为误报的数据建立得到的二次过滤数据集训练得到；所述施工事件识别模型判断所述保护区图像是否存在施工事件，包括：将所述保护区图像输入至卷积神经网络，以使所述卷积神经网络输出不同高维度的多尺度特征图；采用预先设定的长宽比不同的先验框在所述多尺度特征图上进行目标位置和分类的回归预测，并计算相似度，当相似度大于阈值时，判定存在施工事件，反之，则判定不存在施工事件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门路桥信息股份有限公司 基于人工智能的轨道交通保护区自动巡查方法及装置

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