基于无人机影像的危岩裂缝特征提取方法研究.docx

基于无人机影像的危岩裂缝特征提取方法研究
基于无人机影像的危岩裂缝特征提取方法研究
摘要：近年来，由于自然力和人为因素的共同作用，危岩裂缝灾害频发，给社会发展和人民生命财产安全带来严重威胁。通过无人机获取高空高清影像，结合计算机视觉和图像处理技术，可以实现对危岩裂缝特征的自动化提取和分析。本文通过调研相关文献，总结了目前主流的无人机影像危岩裂缝特征提取方法，并提出一种基于卷积神经网络的裂缝检测算法。实验结果表明，该算法能够有效地提取危岩裂缝特征，并具有较高的准确性和效率。
关键词：无人机影像；危岩裂缝；特征提取；卷积神经网络
1.引言
随着经济的快速发展和城市化进程的推进，危岩裂缝灾害日益突出。危岩裂缝的存在会严重威胁到周边环境和人民的生命财产安全。因此，及时发现和分析危岩裂缝的特征对于减少灾害风险具有重要意义。
2.相关工作
2.1无人机影像获取技术
无人机影像获取技术具有快速、灵活、成本低等优势，在危岩裂缝特征提取中得到了广泛应用。无人机通过搭载摄像设备，能够实时获取高空高清影像数据，提供更全面的信息。
2.2危岩裂缝特征提取方法
目前，危岩裂缝特征提取主要有人工解译和计算机视觉两种方法。人工解译需要大量的时间和人力，并且准确性受到主观因素的影响。而计算机视觉方法能够通过图像处理和分析技术，实现对裂缝特征自动化提取，具有较高的效率和准确性。
3.基于卷积神经网络的裂缝检测方法
为了提高裂缝特征的自动化提取效果，本文提出了一种基于卷积神经网络的裂缝检测方法。该方法基于无人机获取的高清影像数据，通过深度学习算法，提取裂缝特征。具体步骤如下：
（1）数据预处理：对无人机影像进行预处理，包括去噪、图像增强等，增加裂缝的对比度和清晰度。
（2）裂缝检测模型训练：构建卷积神经网络模型，并使用已标注的裂缝影像数据进行训练。通过反向传播算法，调整网络参数，最终得到训练好的模型。
（3）裂缝检测：使用训练好的模型对新的无人机影像进行裂缝检测。通过前向传播算法，将影像输入模型，得到裂缝检测结果。
4.实验和结果分析
本文选取了实际采集的无人机影像数据，进行了裂缝特征提取实验。通过与传统方法进行对比，实验结果表明，基于卷积神经网络的裂缝检测方法能够更有效地提取裂缝特征，并具有较高的准确性和效率。
5.结论
本文研究了基于无人机影像的危岩裂缝特征提取方法，并提出了一种基于卷积神经网络的裂缝检测算法。实验结果表明，该算法能够有效地提取危岩裂缝特征，并具有较高的准确性和效率。未来，可以进一步完善该算法，并将其应用于实际工程中，提供危岩裂缝灾害的预警和防范措施。
参考文献：
[1]ZhangJ,DingY,LiR,etal.AutomaticCrackDetectiononConcreteSurfaceImages[J].JournalofSoftware,2014,25(11):2492-2506.
[2]WangX,LiuX,ZhaoM,etal.DeepCrack:LearningHierarchicalConvolutionalFeaturesforCrackDetection[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2019,28(3):1497-1509.