管道视频病害检测和单目SLAM深度估计研究
地下管道连接城市的各个角落,承担了极其重要的功能,准确定位和修复管道病害有重要意义.但由于地下管道的特殊性,为了减少技术人员在管道内潜在的风险,提高检测和修复效率,用带有摄像头的排水管道机器人采集地下管道视频信息,提取图像的LBP特征,训练SVM分类模型实现管道病害分类,模型对地下管道的病害自动识别,使用YOLOv4检测病害,这有效地提高了检测效率与准确度.还使用SLAM技术对以往的图像检测所不具备的三维信息—深度进行了估计,这将有利于管道病害的检测.
计算机视觉;SVM分类;特征提取;病害自动识别;SLAM
17
TP391.41(计算技术、计算机技术)
大学生创新创业训练计划项目;大学生创新创业训练计划项目
2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
13-18
