Doença das rachaduras no pavimento das autoestradas: regime de inspecção e identificação automática MYUAV DRONE

February 19, 2024
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Doença das rachaduras no pavimento das autoestradas: regime de inspecção e identificação automática MYUAV DRONE

Antecedentes da aplicação

 

A necessidade de inspeção de patrulha para fissuras e doenças no pavimento da autoestrada

 

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As rodovias são importantes artérias de transporte que suportam a pressão do tráfego de um grande número de veículos.pode causar problemas como soltura e colapso da estradaPor conseguinte, é necessário proceder a inspecções de fissuras e doenças na superfície das estradas.

 

▶ Vantagens da inspeção de doenças na superfície da estrada

 

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(1) Melhorar a eficiência

O MYUAV DRONE pode cobrir rapidamente grandes áreas de estradas, reduzindo o desperdício de recursos humanos e os custos de tempo.O MYUAV DRONE pode completar tarefas de detecção de rachaduras mais rapidamente.

(2) Melhorar a precisão

Captura e registo em tempo real de rachaduras na superfície da estrada, evitando erros de julgamento subjetivos e detecção perdida por seres humanos.A análise e classificação automatizadas das rachaduras podem ser realizadas para melhorar a precisão e a fiabilidade da detecção.

(3) Melhorar a segurança

As rachaduras são uma condição comum das doenças da superfície da estrada e, se não forem reparadas em tempo útil, podem constituir riscos potenciais para a segurança do trânsito.Usando o MYUAV DRONE para detecção de rachaduras pode detectar e registrar em tempo hábil as rachaduras da estrada, fornecendo informações oportunas e precisas para os departamentos competentes e facilitando a manutenção e reparação.

(4) Redução dos custos

O método tradicional de detecção de rachaduras requer muito tempo e mão-de-obra e é dispendioso realizar inspecções abrangentes numa ampla gama de superfícies rodoviárias.A realização de inspecções de rachaduras em drones MYUAV pode reduzir os custos operacionais, melhorar a eficiência e a precisão da detecção e, assim, reduzir os custos de manutenção e reparação dos departamentos competentes.

 

A aplicação técnica do algoritmo de reconhecimento de crack

 

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(1) Aquisição de imagem

O MYUAV DRONE está equipado com uma câmara ou um sensor de alta resolução para tirar fotografias em tempo real ou realizar inspeções regulares da superfície da estrada e obter dados de imagem da superfície da estrada.

(2) Pré-processamento de imagem

Preprocessamento dos dados de imagem recolhidos, incluindo denução de imagem, escala de cinzas, aumento do contraste e outras operações.Denoising e melhoria de imagens são úteis para posterior detecção de rachaduras e reconhecimento.

(3) Detecção de rachaduras

Extrair áreas de rachaduras potenciais de imagens pré-processadas através de algoritmos como detecção de bordas, processamento morfológico e filtragem.

(4) Extração de características

Extrair características das áreas de rachaduras detectadas, como cor, textura, forma, etc. A extração de características ajuda a distinguir as rachaduras de outros fatores de textura da estrada ou interferência de sombra.

(5) Classificação e reconhecimento

Usar algoritmos de aprendizado de máquina, como máquinas vetoriais de suporte, redes neurais, aprendizado profundo, etc. para classificar e reconhecer as características de rachadura extraídas.Um grande número de imagens de crack anotadas pode ser usado como dados de treinamento, permitindo ao modelo reconhecer automaticamente rachaduras reais.

 

▶ Princípio do algoritmo de reconhecimento de rachaduras

 

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O sistema de inspecção de reconhecimento por algoritmos de doenças rodoviárias baseia-se em algoritmos de aprendizagem profunda para treinar imagens de doenças por rachaduras rodoviárias, conseguindo assim reconhecimento de rachaduras, segmentação,e estatísticasO algoritmo possui as características de alta eficiência, precisão e estabilidade, e pode reconhecer continuamente dados fotográficos de estrada em tempo real.Pode identificar automaticamente rachaduras superiores a 5 mm na estrada e garantir uma taxa de reconhecimento superior a 85%.

A aprendizagem profunda adota um modo de treinamento de transferência para o treinamento, que pode alcançar uma alta adaptabilidade a diferentes cenários e pode ser direcionada para atualização de acordo com as necessidades de problemas específicos.Mantendo a capacidade de atualização sustentável do algoritmo, pode ser actualizado em segundo plano para atingir uma velocidade de detecção mais rápida, uma precisão de detecção mais elevada e mais tipos de funções de detecção de doenças,que pode melhorar continuamente um conjunto de algoritmos dentro do ciclo de hardware.

 

Plano de conceção e implementação do sistema e execução

 

▶ arquitetura do sistema

 

Fim do céu: plataforma de voo MYUAV DRONE, câmera de alta definição

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Termo terrestre: comando remoto, estação terrestre

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[Aviso]A MYUAVTM é uma fabricante de produtos de defesa e está sob gestão de segurança por uma agência estatal.

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