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申请/专利权人：湖南省建筑设计院集团股份有限公司
摘要：本发明公开了一种无人机多模态数据融合的幕墙托块状态检测方法及系统，本发明方法包括获取无人机采集幕墙托块的红外图像和可见光图像构成的无人机图像数据库；针对无人机图像数据库中的红外图像和可见光图像进行图像配准、去噪和样本标准以构建训练数据集；构建卷积神经网络模型，并利用训练数据集训练卷积神经网络模型以用于根据无人机采集的红外图像和可见光图像获得对应的幕墙托块检测结果；且利用Shearlet‑SURF算法对无人机采集的可见光和红外图像进行图像配准，卷积神经网络模型采用改进的STDFusionNet模型以充分利用多模态数据信息，提高幕墙托块状态的检测精度和鲁棒性。
主权项：1.一种无人机多模态数据融合的幕墙托块状态检测方法，其特征在于，包括获取无人机采集幕墙托块的红外图像和可见光图像构成的无人机图像数据库；针对无人机图像数据库中的红外图像和可见光图像进行图像配准、去噪和样本标准以构建训练数据集；构建卷积神经网络模型，并利用训练数据集训练卷积神经网络模型以用于根据无人机采集的红外图像和可见光图像获得对应的幕墙托块检测结果；其中图像配准包括：S1，分别计算红外图像和可见光图像的积分图像；S2，分别使用Shearlet变换对积分图像进行分解以获取不同尺度和方向的子带图像；S3，在子带图像上计算Hessian矩阵并检测特征点；S4，将不同尺度和方向的子带图像中的特征点进行整合以消除冗余点；S5，针对红外图像和可见光图像分别确定特征点的主方向并构建特征点的特征描述子；S6，采用SURF算法基于红外图像和可见光图像的特征描述子实现对红外图像和可见光图像两者的配准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南省建筑设计院集团股份有限公司 无人机多模态数据融合的幕墙托块状态检测方法及系统
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