管道视频病害检测和单目SLAM深度估计研究

作者:周方祺; 郭世元; 冯家旗; 麦麦提阿力木·麦提努尔; 秦同臻; 姜涌泉
来源:电脑知识与技术, 2021, 17(34): 13-18.
DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2021.3590

摘要

地下管道连接城市的各个角落,承担了极其重要的功能,准确定位和修复管道病害有重要意义。但由于地下管道的特殊性,为了减少技术人员在管道内潜在的风险,提高检测和修复效率,用带有摄像头的排水管道机器人采集地下管道视频信息,提取图像的LBP特征,训练SVM分类模型实现管道病害分类,模型对地下管道的病害自动识别,使用YOLOv4检测病害,这有效地提高了检测效率与准确度。还使用SLAM技术对以往的图像检测所不具备的三维信息—深度进行了估计,这将有利于管道病害的检测。