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申请/专利权人：广州市运通水务有限公司;深圳前海运通水务有限公司

摘要：本申请涉及地下管涵检测技术领域，公开了一种基于智能机器人的全工况城市地下管涵检测方法及系统。所述方法包括：通过无人机械平台对地下管涵进行井下无人检测操作和三维点云扫描，得到目标三维点云数据；通过YOLOv7目标检测网络进行结构和表面特征检测与提取，得到地下管涵的结构特征和表面特征；进行双曲线特征反演计算，得到地下管涵的深度数据和半径数据；对结构特征和表面特征、深度数据和半径数据进行特征向量映射，得到编码特征向量；通过初始地下管涵状态分类模型进行缺陷检测和分类，得到缺陷检测结果和缺陷分类信息，本申请通过构建无人机械平台提高了地下管涵检测的准确率并且实现了全工况城市地下管涵的全方位检测。

主权项：1.一种基于智能机器人的全工况城市地下管涵检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过无人机械平台对地下管涵进行井下无人检测操作和三维点云扫描，得到目标三维点云数据；通过YOLOv7目标检测网络对所述目标三维点云数据进行结构和表面特征检测与提取，得到所述地下管涵的结构特征和表面特征；对所述目标三维点云数据进行双曲线特征反演计算，得到所述地下管涵的深度数据和半径数据；对所述结构特征和表面特征、所述深度数据和半径数据进行特征向量映射，得到编码特征向量；具体包括：通过预置的层次分析法将所述结构特征和所述表面特征作为要比较和排序的因素，构建一个层次结构，所述层次结构包括目标层、准则层和因素层；根据所述层次结构，构建所述结构特征和所述表面特征的判别矩阵，并对所述判别矩阵中的多个列向量进行均值运算，得到所述结构特征的第一权重向量以及所述表面特征的第二权重向量；分别对所述第一权重向量和所述第二权重向量进行归一化处理，得到所述结构特征的第一权重数据和所述表面特征的第二权重数据；计算所述深度数据的第一均值和第一标准差，并计算所述半径数据的第二均值和第二标准差；计算所述第一均值和所述第一标准差之间的第一变异系数，并计算所述第二均值和所述第二标准差之间的第二变异系数；分别对所述第一变异系数和所述第二变异系数进行归一化处理，得到所述深度数据的第三权重数据和所述半径数据的第四权重数据；根据所述第一权重数据、所述第二权重数据、所述第三权重数据以及所述第四权重数据，对所述结构特征和表面特征、所述深度数据和半径数据进行特征加权运算和向量映射，得到编码特征向量；将所述编码特征向量输入预置的初始地下管涵状态分类模型进行缺陷检测和分类，得到缺陷检测结果和缺陷分类信息；具体包括：将所述编码特征向量输入预置的初始地下管涵状态分类模型，所述初始地下管涵状态分类模型包括第一编码器、第二编码器、卷积块注意模块、第一解码器以及第二解码器；通过所述第一编码器对所述编码特征向量进行缺陷特征运算，得到第一特征向量，并通过所述第二编码器对所述编码特征向量进行类型特征运算，得到第二特征向量；通过所述卷积块注意模块对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行特征向量权重设置，得到第一注意力向量和第二注意力向量；将所述第一注意力向量输入所述第一解码器进行缺陷检测，得到缺陷检测结果，并将所述第二注意力向量输入所述第二解码器进行特征分类，得到缺陷分类信息。

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