基于生物启发神经网络的水下坝面表观裂缝检测路径规划算法

摘要：

为连续获取水下坝面表观长裂缝的局部图像,基于生物启发神经网络设计了一种自治水下机器人水下坝面表观裂缝检测路径规划算法.算法对裂缝走向进行标识,计算出其指向的栅格,并将指向结果通过活性增益的方式应用到路径决策中.通过仿真试验证实了该算法在保证对检测对象全覆盖的前提下,能够连续获取长裂缝的局部图像,连续度较牛耕法所规划的路径有较大的提升,有助于长裂缝图像拼接.

关键词：水下表观裂缝、裂缝检测、图像处理、生物启发神经网络、全覆盖路径规划

所属期刊栏目：42

分类号：TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家自然科学基金5217090058

在线出版日期：2022-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：60-65,85