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发布日期:2019-10-25 作者: 点击:

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ag亚游国际app|平台现代存在各种方法来通过除图像处理之外的遥感来估计物体的形状,例如3D感测。然而,使用激光测距仪的3D感测非常昂贵,因为它涉及传感器的高单价和捕获3D数据所需的特殊设备。然而有些设备相反,比如所提出的检查系统使用相对便宜的相机和普通汽车车载摄像头。因此,该检查系统可以使用现有车载摄像头简单且经济地构造,并且可以部署在全日本使用的人孔盖的任何地方。另外,由于可以仅从一个图像估计劣化程度,并且不需要特殊的摄影技术,所以可以简单地通过为摄像机配备用于非检查相关工作的车辆来检查ag视讯客服|优惠。


ag视讯客服|优惠劣化估算方法的处理流程:首先,我们提取整个输入图像的图案墙表面区域。人工智能用于识别预先学习的墙面。然后,我们将步骤的顶面,底面和墙面组成的三个平面类分配给输入图像的每个像素。识别过程产生平面类的映射,如图3(b)所示。接下来,估计由所获得的平面类图从每个墙指示的台阶的高度。利用摄像机的焦距和人孔盖的直径,可以通过应用3D几何形状从图像中的壁高度获得台阶高度。为每个识别的墙面计算台阶的高度。

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传统检查方法中使用的方法涉及直接学习图像特征与退化程度之间的关系,然后估计每个图像区域的退化程度。然而,在这种方法中,有必要准备涵盖各种图像的学习数据。人孔盖的外观根据照明条件,盖子的污染程度和相机的角度而变化。因此,传统方法需要在各种照明。

相比之下,利用所提出的方法,通过有效地组合3D几何和机器学习,用较少的数据实现有效学习,其仅用于对前面提到的三个平面类进行分类。通过3D几何估计每个图像的图像捕获角度并通过根据图像估计步长,我们不仅可以抑制由于图像捕获角度的差异而产生的任何影响,还可以估计训练范围之外的台阶高度数据。收集大量降级的ag视讯客服|优惠用于学习并不容易,因此我们的方法的另一个优点是即使在训练数据中包含的退化样本很少的情况下也可以准确地识别退化状态。


我们利用卷积神经网络(一种常用于图像识别的深度神经网络)来提取墙面区域。特别地,我们使用识别输入图像的每个像素的网络并且分类每个像素属于哪种平面。网络基于目标像素周围的图像特征输出每个像素的标签。其参数通过输入图像和平面类标签的映射的组合来训练。

我们使用了三个分类标签:顶部,底部和墙壁,它们构成了阶梯形状,并手动构建了适当的训练数据。用于训练的类标签图如图4所示。红色部分对应于台阶的顶部区域,绿色对应于底部区域,蓝色对应于墙壁区域。通过足够数量的这种数据,可以训练模型在各种条件下提取墙壁。当对新图像进行分类时,从拍摄的图像中提取人孔盖的区域,并且训练的模型从其输出适当的壁区域图。


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