公开(公告)号：CN118196046A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410349039.8

申请日：2024-03-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王邦杰 ,  章雪挺 ,  王锦春 ,  陈佳丽 ,  马满宏 ,  刘世玉

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06T17/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种基于三维重建和深度学习的水下管道验伤视觉算法，包括如下步骤：步骤1、使用水下摄像设备在水下拍摄管道的视频或图像数据并预处理；步骤2、对水下拍摄设备进行标定，并通过最小化重投影误差来估计拍摄设备的内参和外参；步骤3、生成水下管道的三维模型；步骤4、将三维模型中的管道与周围环境进行分割，提取出管道的区域，将提取的管道区域以及有缺损区域的点云数据集分别进行标注得到管道标注数据，并对缺陷情况进行分类；步骤5、使用预训练的卷积神经网络深度学习模型对分割后的管道进行验伤分析；步骤6、将分析结果以可视化的方式展示出来。该方法以解决传统水下管道检测方法效率低下、成本高昂、安全风险大等问题。