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申请/专利权人：山东光安智能科技有限公司

摘要：本申请涉及非电变量的控制或调节系统中粮仓巡检技术领域，具体为一种粮仓智能巡检方法、系统、设备、介质；为解决现有技术中粮仓巡检效率低、稳定性差，固定机械设备使用多造成的高成本的问题，本申请首先将基于激光雷达数据得到得到粮仓识别结果，并进行路径规划，得到巡检路径；然后在根据巡检路径进行巡检的过程中，获取每个粮仓覆盖范围全面的待检初始图像，经过图像增强处理和粮仓表面异常识别处理，得到粮仓表面异常数据；最后，获取每个粮仓安全程度的安全风险值，根据安全风险值与风险阈值的大小，执行不同的检修程序；该方法运用在粮仓巡检领域，效率高、识别准确度高、稳定性好，成本低、能缓解检修资源紧张问题。

主权项：1.一种粮仓智能巡检方法，其特征在于，包括如下操作:S1、获取粮仓管理区内的激光雷达数据，将激光雷达数据转化为点云数据，得到粮仓管理区点云图；所述粮仓管理区点云图经目标检测处理，得到粮仓识别结果；基于所述粮仓管理区点云图和所有粮仓识别结果对应位置信息，进行路径规划，得到巡检路径；S2、按照所述巡检路径进行巡检，巡检的过程中，依次获取每个粮仓外部一圈的图像，将每个粮仓外部一圈图像进行拼接处理，得到每个粮仓的待检初始图像；每个粮仓的初始待检图像经图像增强处理，得到每个粮仓的待检增强图像；每个粮仓的待检增强图像分别经粮仓表面异常识别处理，得到每个粮仓的表面异常数据；粮仓表面异常识别处理的操作具体为：步骤一、利用固定尺寸的滑动窗口遍历当前待检增强图像，基于当前位置滑动窗口图像与对应粮仓部位标准图像之间的结构相似度，判断当前位置滑动窗口图像是否存在异常；若不存在异常，执行当前待检增强图像中后一个位置滑动窗口图像的识别处理；若存在异常，执行步骤二；步骤二、基于像素变化信息，识别出当前位置滑动窗口图像中的异常种类，得到初步异常种类；具体为：将当前位置滑动窗口图像和对应粮仓部位标准图像分别进行灰度处理，得到当前位置滑动窗口灰度图和粮仓部位标准灰度图；获取当前位置滑动窗口灰度图与粮仓部位标准灰度图的在对应位置处的灰度差值，得到灰度差图；判断所述灰度差图的灰度差值均值是否小于第一均值阈值；若小于第一均值阈值，则当前位置滑动窗口图像的初始异常种类为表面变形；若不小于第一均值阈值，则当前位置滑动窗口图像的初始异常种类为表面破损；若初步异常种类为表面变形，将所述表面变形作为当前位置滑动窗口图像的表面异常种类；若初步异常种类为表面破损，执行步骤三；步骤三、基于像素分布信息，得到表面破损的细分种类，将所述细分种类作为当前位置滑动窗口图像的表面异常种类；得到表面破损的细分种类的操作具体为：将当前位置滑动窗口图像进行灰度处理和去噪处理，得到当前位置滑动窗口去噪图；将所述当前位置滑动窗口去噪图中，灰度值大于灰度阈值的像素点，作为异常像素点；获取异常像素点之间的最大距离，作为破损高度；在最大距离对应的两个异常像素点连线的垂直方向上，获取异常像素点之间的最远距离，作为破损宽度；判断破损高度与破损宽度的比值是否大于宽高比阈值；若大于宽高比阈值，则表面破损的细分种类为墙体裂缝；若不大于宽高比阈值，则表面破损的细分种类为墙体剥落；当前待检增强图像中，所有位置滑动窗口图像执行完步骤一、步骤二和步骤三，得到当前粮仓的表面异常种类信息；当前粮仓的表面异常种类信息，和每种表面异常种类数量，形成了当前粮仓的表面异常数据；S3、基于每个粮仓的表面异常数据、粮仓位置和粮仓使用时长，获取每个粮仓的安全风险值；将安全风险值大于风险阈值的粮仓，按照安全风险值从大到小的顺序，依次对粮仓进行检修；将安全风险值不大于风险阈值的粮仓，作为待检修粮仓；根据待检修粮仓的表面异常数据，与粮仓历史缓修案例数据库中的匹配性，获取待检修粮仓的缓修时间；当缓修时间期满后，对相应待检修粮仓进行检修。

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