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鑄鐵井蓋上安裝攝像頭

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鑄鐵井蓋上安裝攝像頭

發布日期:2019-10-25 作者: 點擊:

鑄鐵井蓋

現代存在各種方法來通過除圖像處理之外的遙感來估計物體的形狀,例如3D感測。然而,使用激光測距儀的3D感測非常昂貴,因為它涉及傳感器的高單價和捕獲3D數據所需的特殊設備。然而有些設備相反,比如所提出的檢查系統使用相對便宜的相機和普通汽車車載攝像頭。因此,該檢查系統可以使用現有車載攝像頭簡單且經濟地構造,并且可以部署在全日本使用的人孔蓋的任何地方。另外,由于可以僅從一個圖像估計劣化程度,并且不需要特殊的攝影技術,所以可以簡單地通過為攝像機配備用于非檢查相關工作的車輛來檢查井蓋。


井蓋劣化估算方法的處理流程:首先,我們提取整個輸入圖像的圖案墻表面區域。人工智能用于識別預先學習的墻面。然后,我們將步驟的頂面,底面和墻面組成的三個平面類分配給輸入圖像的每個像素。識別過程產生平面類的映射,如圖3(b)所示。接下來,估計由所獲得的平面類圖從每個墻指示的臺階的高度。利用攝像機的焦距和人孔蓋的直徑,可以通過應用3D幾何形狀從圖像中的壁高度獲得臺階高度。為每個識別的墻面計算臺階的高度。

 

傳統檢查方法中使用的方法涉及直接學習圖像特征與退化程度之間的關系,然后估計每個圖像區域的退化程度。然而,在這種方法中,有必要準備涵蓋各種圖像的學習數據。人孔蓋的外觀根據照明條件,蓋子的污染程度和相機的角度而變化。因此,傳統方法需要在各種照明。

相比之下,利用所提出的方法,通過有效地組合3D幾何和機器學習,用較少的數據實現有效學習,其僅用于對前面提到的三個平面類進行分類。通過3D幾何估計每個圖像的圖像捕獲角度并通過根據圖像估計步長,我們不僅可以抑制由于圖像捕獲角度的差異而產生的任何影響,還可以估計訓練范圍之外的臺階高度數據。收集大量降級的井蓋用于學習并不容易,因此我們的方法的另一個優點是即使在訓練數據中包含的退化樣本很少的情況下也可以準確地識別退化狀態。


我們利用卷積神經網絡(一種常用于圖像識別的深度神經網絡)來提取墻面區域。特別地,我們使用識別輸入圖像的每個像素的網絡并且分類每個像素屬于哪種平面。網絡基于目標像素周圍的圖像特征輸出每個像素的標簽。其參數通過輸入圖像和平面類標簽的映射的組合來訓練。

我們使用了三個分類標簽:頂部,底部和墻壁,它們構成了階梯形狀,并手動構建了適當的訓練數據。用于訓練的類標簽圖如圖4所示。紅色部分對應于臺階的頂部區域,綠色對應于底部區域,藍色對應于墻壁區域。通過足夠數量的這種數據,可以訓練模型在各種條件下提取墻壁。當對新圖像進行分類時,從拍攝的圖像中提取人孔蓋的區域,并且訓練的模型從其輸出適當的壁區域圖。


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