基于无人机图像的边坡病害识别方法
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  • 英文篇名:Slope Disease Recognition Algorithm Based on Drone Imagery
  • 作者:刘琴 ; 周旭 ; 陈莹莹
  • 英文作者:LIU Qin;ZHOU Xu;CHEN Ying-ying;Guizhou Expressway Group Co.,Ltd;Shanghai Tongyan Civil Engineering Technology Corp,Ltd;Shanghai Engineering Research Center of Detecting Equipment for Underground Infrastructure;
  • 关键词:图像处理 ; 图像拼接 ; 图像比对
  • 英文关键词:image processing;;image stitching;;image comparison
  • 中文刊名:JSVF
  • 英文刊名:Jiangsu Construction
  • 机构:贵州高速公路集团有限公司;上海同岩土木工程科技股份有限公司;上海地下基础设施安全检测与养护装备工程技术研究中心;
  • 出版日期:2019-06-30
  • 出版单位:江苏建筑
  • 年:2019
  • 期:No.197
  • 语种:中文;
  • 页:JSVF201903030
  • 页数:4
  • CN:03
  • ISSN:32-1195/TU
  • 分类号:111-114
摘要
利用无人机拍摄边坡进行病害识别是常用的高边坡病害检测方法。以无人机拍摄的高边坡图像为研究目标,首先对图像进行校正,获取非畸变图像;然后利用sift特征,结合无人机拍摄图像的特点,剔除错误匹配的点,对图像进行拼接;最后对病害进行识别与定位。实验结果表明,该算法较好地对无人机拍摄的图像进行拼接,并可将多次拍摄的边坡图像进行比对。
        The use of drones to take pictures of slopes for disease identification is a commonly used method for detecting high slope diseases. Taking the high-slope image taken by the drone as the research target, the image is first corrected to obtain the non-distorted image; then the sift feature is combined with the characteristics of the image taken by the drone, the mismatched points are eliminated, and the image is spliced; Finally, the disease is identified and located. The experimental results show that the algorithm can better splicing the images taken by the drone and compare the images of the multiple shots.
引文
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    [3]丁家如,杜昌平,赵耀,等.基于改进人工势场法的无人机路径规划算法[J].计算机应用, 2016, 36(1):287-290.
    [4]胡勇,张孝成,马泽忠,等.无人机遥感影像中农村房屋信息快速提取[J].国土资源遥感, 2016, 28(3):96-101.
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