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申请/专利权人：水利部南京水利水文自动化研究所;江苏信息职业技术学院;江苏南水科技有限公司

摘要：本发明提出一种堤坝病害的无人机自动巡检与数据处理方法，包括：无人机定轨定速定姿巡航，训练病害图像检测模型，堤坝病害图像检测与数字化入库。本发明采用定制化飞行轨迹，实现全覆盖自动化堤坝巡检，根据无人机采集的堤坝迎水面、背水面数字图像进行分析处理来探测堤坝有无裂缝、渗漏、滑移病害，通过图像处理、自动检测结构病害，定量测量病害属性，整合病害信息并数字化入库，实现低成本自动化全覆盖的堤坝病害巡检，有效提高堤防巡检工作效率，保证堤坝巡检结果的准确性，规范性。

主权项：1.一种堤坝病害的无人机自动巡检与数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，无人机定轨定速定姿巡航，具体步骤如下：依据待巡检的堤坝结构线形参数与堤坝DEM模型，自动计算无人机巡检堤坝迎水面、背水面、坝顶时的飞控参数；无人机根据自动计算出来的飞控参数进行自动巡检作业，采集堤坝表观图像；无人机根据自动计算出来的飞控参数进行自动巡检作业的步骤如下：步骤1.1，录入堤坝结构线形参数与堤坝DEM模型数据；步骤1.2，设置巡检任务；步骤1.3，设定图像采集固定的分辨率；步骤1.4，设置无人机的起飞点与回收点GPS坐标；步骤1.5，飞控软件根据步骤1.1-步骤1.4中的参数，自动生成飞行轨迹数据；步骤1.6，无人机巡检过程中，采集堤坝结构面图片，同时记录每一帧画面对应的GPS位置信息与时间信息；步骤2，训练病害图像检测模型，具体步骤如下：步骤2.1，采集预设数量的堤坝各类典型病害图像；步骤2.2，采用图像增强方法对步骤2.1中的图像增强，得到清晰图像；步骤2.3，对步骤2.2中的清晰图像进行标注，得到标注数据；步骤2.4，采用步骤2.3中的标注数据训练目标检测YOLOV8算法得到检测模型；步骤3，堤坝病害图像检测与数字化入库，具体步骤如下：步骤3.1，导入无人机巡检采集的图片数据；步骤3.2，对巡检采集的堤坝结构面图像进行增强得到清晰图像；步骤3.3，使用步骤2.4产生的模型对步骤3.2中的清晰图像进行检测，检测得到分类病害图像以及该图像对应的病害的像素坐标范围；步骤3.4，使用图像分割算法对步骤3.2中的清晰图像进行分割；步骤3.5，根据步骤3.3得到的像素坐标和步骤3.4中的图像分割信息来进行病害目标的提取；步骤3.6，根据步骤3.5中提取的病害目标来计算病害信息；步骤3.7，基于步骤3.3检测出来的含病害图像序列进行判断，如果存在多幅连续相邻帧图像，则对该相邻图像帧的每一幅图像，根据图片对应的GPS信息，进行病害位置偏移计算，如果偏移超出阈值则认为是不同的病害，如果未超出则认为是同一个病害进行归并处理。

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