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申请/专利权人：中南大学;贵州省质安交通工程监控检测中心有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于摄影测量和目标检测模型的边坡表观病害检测方法，包括：获取目标边坡的多组图像，生成三维实景模型，制作无视差坡表全景展开图，并裁剪成适合模型训练的图块；进行数据筛选，进行病害区域标记，生成标记文件，构建边坡表观病害数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；将筛选后的边坡病害图像和标注数据输入模型中，进行模型评估和超参数调优，依照指标衡量模型性能；获取待检测边坡的多组图像，生成待检测边坡的三维实景模型，制作全景展开图并裁切成适宜的图块后，输入最优的边坡表观病害检测模型中，输出自动化检测结果。本发明方法不仅适用于边坡表观病害的检测，同样的工作流程可运用于其他构筑物的病害检测。

主权项：1.一种基于摄影测量和目标检测模型的边坡表观病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、边坡原始图像数据的采集与处理：利用无人机航拍获取多角度、多高度的边坡图像数据，并利用三维建模软件生成目标边坡的三维实景模型，制作无视差的坡表全景展开图；将坡表全景展开图裁剪成适应深度学习模型输入要求的图块，这些图块将用于后续的数据标注和深度学习模型训练；步骤2、边坡图像数据的预处理与标注：进行边坡图像的数据筛选，剔除成像条件差、干扰信息过多的图像，对于存在边坡表观病害的图块，使用标记工具对病害区域进行标记，生成带有病害所属类别以及标记框坐标信息的标记文件，构建多类目边坡表观病害数据集，同时按照一定比例将数据集划分为训练集和验证集；步骤3、目标检测模型训练：选择适合边坡表观病害检测任务的深度学习目标检测模型，并使用步骤2中准备好的数据集对模型进行训练；通过调整模型超参数、优化器和学习率，不断优化模型以提高病害检测的准确性和效率，并综合考虑mAP@0.5指标，选取最优的目标检测模型；步骤4、边坡表观病害检测：在实际边坡巡检场景中，利用无人机采集待检测边坡的图像数据，同样利用三维建模软件生成该待检测边坡的三维实景模型，制作无视差坡表全景展开图；将裁切后的全景展开图输入步骤3训练好的目标检测模型中，进行病害检测和定位，输出边坡表观病害检测结果。

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百度查询： 中南大学 贵州省质安交通工程监控检测中心有限责任公司 基于摄影测量和目标检测模型的边坡表观病害检测方法