公开(公告)号：CN117830826A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311591646.7

申请日：2023-11-27

Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) ,  长江勘测规划设计研究有限责任公司

Inventor： 柯丰恺 ,  钟良 ,  葛培清 ,  王成 ,  熊爽 ,  彭海剑 ,  段锦章 ,  胡岑

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的混凝土大坝表面细长裂缝检测方法。它包括如下步骤，步骤一：采用无人机采集大坝裂缝真实数据集；步骤二：收集网上裂缝的开源数据集；步骤三：裁剪开源图片至同等大小，并进行标注和建立训练集、测试集；步骤四：在YOLOv5融入SENet模型；步骤五：选择YOLOv5模型，完成训练任务；步骤六：将部分真实图片裁剪并标注，建立训练集、测试集；步骤七：对模型再次训练和测试，根据实际需求调整超参数；步骤八：将最终调试好的YOLOv5模型输入步骤一中的原始无人机图片，输出检测结果。本发明克服了现有技术检测准确度和检测效率低的缺点；具有提高缺陷检测精度和效率的优点。

公开(公告)号：CN116862856A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310796111.7

申请日：2023-07-01

Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉)

Inventor： 柯丰恺 ,  钟良 ,  王成 ,  彭海剑 ,  熊爽 ,  段锦章 ,  胡岑 ,  杨俊

IPC: G06T7/00 ,  G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv5模型的混凝土大坝表面裂缝检测系统。它包括图像采集模块、数据集搭建模块、模型训练模块和模型调整模块；数据集搭建模块用于在模型初训练时，提供开源裂缝图像数据集，图像分辨率调节，数据集拆分功能；在模型精训练时，提供图像分块，裂缝标记，数据集拆分功能；模型训练模块包括YOLOv5模型选型、利用开源数据集的初步训练、真实数据集精训练以及保存模型的权重参数；网络模型调整模块在应用测试集图像时，用于自主调整模型超参数；在应用原始无人机图像时，用于图像裁剪和拼接。本发明具有提高裂缝检测自动化以及准确率的优点。本发明还公开了基于改进的YOLOv5模型的混凝土大坝表面裂缝检测系统的检测方法。

公开(公告)号：CN111127956A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911421140.5

申请日：2019-12-31

Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉)

Inventor： 喻静敏 ,  马力 ,  卫思雨 ,  钟良 ,  段锦章

IPC: G08G5/00

Abstract: 本发明公开了一种洪灾无人机应急响应调度方法。它包括如下步骤，步骤一：基于洪灾风险区的数字高程模型，根据洪水水位或洪水水量参数，解算得到所述洪灾风险区的洪水淹没范围线；步骤二：获取所述洪灾风险区附近可供调用的无人机实时状态信息；步骤三：获取所述洪水淹没范围线内的实时人口位置数据，并计算得到实时人口密度；步骤四：根据出现的情况启动最佳无人机监测任务调度方案计算，以在最短时间内、最低的任务执行风险完成无人机监测任务为目标而计算得到最佳无人机监测任务调度方案，并根据此方案迅速调度相应无人机执行相应监测任务。本发明具有实现受洪灾影响人口应急救援及监测任务实施效率的最大化的优点。