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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明的一种基于深度学习的无人机圩堤管涌巡查系统及方法，包括无人机平台用于过载可见光相机、红外相机以及图传系统，实现圩堤沿线巡航飞行；可见光相机实现对圩堤区域可见光图像的拍摄与输出可见光视频流；红外相机实现对圩堤区域红外图像的拍摄与输出红外视频流；图传系统实现对可见光相机与红外相机视频的接收，将视频流发送至遥控器；遥控器实现对无人机平台的操控，输出无人机图传视频流至地面站；地面站获取遥控器发送来的无人机图传视频流，通过深度学习管涌检测模型，在采集到的可见光或者红外图像中实时检测管涌，并通过图形或者声音提示目标信息，本发明有效缓解抗洪一线人力巡堤压力，有效降低巡堤人员的安全风险，节约人力成本。

主权项：1.一种基于深度学习的无人机圩堤管涌巡查系统，包括无人机平台、可见光相机、红外相机、图传系统、遥控器、地面站，其特征在于，还包括深度学习管涌检测模型，所述无人机平台用于过载可见光相机、红外相机以及图传系统，用于圩堤沿线巡航飞行；所述可见光相机，用于对圩堤区域可见光图像的拍摄与输出可见光视频流；所述红外相机，用于对圩堤区域红外图像的拍摄与输出红外视频流；所述图传系统，用于对可见光相机与红外相机视频的接收，并通过2.4GHz或5.8GHz无线电信号将视频流发送至遥控器；所述遥控器，用于对无人机平台的操控，航路规划，接收图传信号，输出无人机图传视频流至地面站；所述地面站包括深度学习管涌检测模型，获取遥控器发送来的无人机图传视频流，通过深度学习管涌检测模型，在采集到的可见光或者红外图像中实时检测管涌，并通过图形或者声音提示目标信息；所述深度学习管涌检测模型包括可见光检测模型与红外检测模型以及融合模型；可见光检测模型采用可见光波段的管涌视频数据训练，模型使用轻量级的深度学习端到端检测模型；红外检测模型采用红外波段的管涌视频数据训练，模型使用轻量级的深度学习端到端检测模型；红外与可见光融合检测模型采用特征级与决策级融合方式，实现信息互补，以及夜间的管涌检测；所述可见光与红外融合模型是通过以下过程生成的：（a）使用无人机同时采集管涌的可见光数据和红外数据，按照4:1的比例分为双光训练集和双光测试集；（b）利用配准算法对步骤（a）中的可见光数据和红外数据进行配准处理；（c）利用步骤（b）中配准的训练图像对深度学习网络进行m次迭代训练，直到网络在双光测试集上的检测率达到最大值，其中m的取值是50至100；所述红外与可见光融合检测模型的融合网络模型采用Dual-YOLOv3-M结构，所述Dual-YOLOv3-M结构包括多个Res块串联，Res块表示特征提取网络中的残差块，其中，串联的Res块分别为1个顶部及侧边的特征图的尺寸分别208像素的,2个顶部及侧边的特征图的尺寸分别为104像素的，8个顶部及侧边的特征图的尺寸分别为52像素的，还有8个顶部及侧边的特征图的尺寸分别为26像素的；还包括Conv块，Conv块为预测网络中的卷积块，包含卷积、上采样和特征融合操作，构成了3种尺度的金字塔型预测网络；还包括MS块，MS块为表示非极大值抑制操作，用于剔除重复预测的边界框，提高预测精度；Featurefusion与Concat表示特征张量的融合与连接。

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