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申请/专利权人:山东黄河顺成水利水电工程有限公司;山东黄河河务局济南黄河河务局
摘要:本申请公开了一种堤坝渗漏智能监测方法及系统,其通过利用搭载红外摄像头和可见光摄像头的无人机代替人工巡检,结合深度学习算法对采集到的堤坝可见光图像和堤坝红外图像进行关联分析,以从中学习关于堤坝的多波段多尺度图像特征表示,并以此作为渗漏与否的判别依据,从而实现堤坝渗漏的智能化监测。
主权项:1.一种堤坝渗漏智能监测方法,其特征在于,包括:获取由搭载于无人机的红外摄像头和可见光摄像头采集的堤坝可见光图像和堤坝红外图像;对所述堤坝可见光图像和所述堤坝红外图像进行多尺度堤坝图像特征提取以得到堤坝可见光浅层特征图、堤坝可见光语义特征图、堤坝红外浅层特征图和堤坝红外语义特征图;对所述堤坝可见光浅层特征图、所述堤坝可见光语义特征图、所述堤坝红外浅层特征图和所述堤坝红外语义特征图进行多波段融合以得到堤坝多波段浅层融合特征图和堤坝多波段语义融合特征图;将所述堤坝多波段浅层融合特征图和所述堤坝多波段语义融合特征图输入语义关联掩码融合网络以得到堤坝多波段多尺度融合特征图;基于所述堤坝多波段多尺度融合特征图,确定监测结果;其中,将所述堤坝多波段浅层融合特征图和所述堤坝多波段语义融合特征图输入语义关联掩码融合网络以得到堤坝多波段多尺度融合特征图,包括:确定权重矩阵;基于所述堤坝多波段浅层融合特征图、所述堤坝多波段语义融合特征图和所述权重矩阵,确定语义关联掩码系数;基于所述语义关联掩码系数,构造堤坝多波段浅层融合权重和堤坝多波段语义融合权重;计算所述堤坝多波段浅层融合权重与所述堤坝多波段浅层融合特征图之点乘和所述堤坝多波段语义融合权重与所述堤坝多波段语义融合特征图之点乘的按位置相加以得到所述堤坝多波段多尺度融合特征图;其中,基于所述堤坝多波段浅层融合特征图、所述堤坝多波段语义融合特征图和所述权重矩阵,确定语义关联掩码系数,包括:将所述堤坝多波段浅层融合特征图和所述堤坝多波段语义融合特征图进行级联,再对级联后获得的特征图进行卷积处理以得到堤坝多波段多尺度级联编码特征图;使用所述权重矩阵对所述堤坝多波段多尺度级联编码特征图沿通道维度的各个特征矩阵进行加权相乘后,计算加权相乘得到的特征图中的各个特征值的累加值,并将所述累加值与偏置参数进行相加以得到全局语义关联度;对所述全局语义关联度进行非线性处理以得到所述语义关联掩码系数;其中,对所述全局语义关联度进行非线性处理以得到所述语义关联掩码系数,包括:对所述全局语义关联度进行基于sigmoid激活函数的非线性处理以得到所述语义关联掩码系数;其中,基于所述语义关联掩码系数,构造堤坝多波段浅层融合权重和堤坝多波段语义融合权重,包括:以所述语义关联掩码系数作为所述堤坝多波段浅层融合权重,将一减去所述语义关联掩码系数的结果作为所述堤坝多波段语义融合权重。
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