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申请/专利权人：山西二建集团有限公司;太原理工大学
摘要：本发明公开了基于无人机摄影测量和深度学习的公路边坡病害评估方法，涉及边坡病害评估技术领域。基于无人机摄影测量和深度学习的公路边坡病害评估方法，首先通过结合云端服务器中的地理特征参数，分析得到无人机的飞行路径，并将无人机采集的图像数据导入深度学习模型进行分析，最终得到公路边坡病害评估结果，有效地整合了地理信息、图像采集和深度学习技术，提高了公路边坡病害评估的准确性和效率，能够更精准地识别边坡病害，及时提供维护提示，从而有效地维护公路交通安全，减少事故发生的风险。
主权项：1.基于无人机摄影测量和深度学习的公路边坡病害评估方法，其特征在于，包括：对公路边坡区域进行划分为各公路边坡子区域，获取云端服务器中各公路边坡子区域的地理特征参数，处理得到各公路边坡子区域的综合特征指数，并匹配得到各公路边坡子区域无人机的飞行参数；基于各公路边坡子区域无人机的飞行参数对各公路边坡子区域进行摄影采集，得到各公路边坡子区域的图像数据；将各公路边坡子区域的图像数据进行预处理后导入至深度学习模型中，得到公路边坡区域的病害评估表征值；根据公路边坡区域的病害评估表征值，匹配得到公路边坡区域的病害评估结果进行维护提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西二建集团有限公司 太原理工大学 基于无人机摄影测量和深度学习的公路边坡病害评估方法
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