本文針對城市水務(wù)設(shè)備的日常巡檢管理工作,提出一種基于小型無人機(jī)進(jìn)行智能檢測管理的應(yīng)用方案,通過無人機(jī)進(jìn)行定期巡檢、采集影像、結(jié)合智能檢測分析模型對相關(guān)水務(wù)設(shè)備有效的檢測分析,及時(shí)找出異常設(shè)備進(jìn)行人工維修。旨在于結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的智能應(yīng)用,在"智慧城市"建設(shè)中對城市水務(wù)進(jìn)行智能化檢測管理,優(yōu)化人力成本,提高城市水務(wù)設(shè)備檢測管理的效率,為實(shí)現(xiàn)"智慧水務(wù)"建設(shè)提供參考方案。

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

圖1 無人機(jī)采集的圖像示例

對城市道路上的消防設(shè)備和下水設(shè)備進(jìn)行如圖1所示的影像采集，使用大疆Mavic2雙光版可見光相機(jī)，其搭載1/2.3英寸CMOS成像芯片，拍攝的圖像有效像素1200萬，鏡頭視角約85,35mm格式等效焦距為24mm，光圈值f/2.8，圖像格式為JPEG。采集時(shí)的航向重疊率為22....

圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例

對無人機(jī)采集來的圖像使用如圖2所示的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7-8]進(jìn)行圖像特征提取，基于一階檢測器YOLO3[9]針對圖像中的消防設(shè)備和下水設(shè)備優(yōu)化訓(xùn)練出適用于本案例的目標(biāo)檢測器，從而在無人機(jī)采集的圖像中對消防設(shè)備和下水設(shè)備進(jìn)行如圖3的檢測，對檢測出具有消防設(shè)備和下水設(shè)備的圖像通過GPS....

圖3 檢測后的圖像示例

圖2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例5結(jié)論

本文編號：4013714