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申请/专利权人：湖南省交通科学研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于贴近摄影测量技术的桥梁裂缝检测方法及系统。其中，方法包括建立桥梁区域工程测量控制网；利用机载激光雷达系统建立桥梁及桥梁附近地形地貌的三维点云粗模；确定贴近摄影航线，在贴近摄影航线上，使用无人机挂载五镜头相机采集桥梁像片；建立精细化三维倾斜模型；面向桥梁结构面提取桥梁结构斜面投影像片；利用深度学习算法模型对桥梁结构斜面投影像片进行自动检测，识别并定位桥梁结构斜面投影像片中的裂缝病害；并采用图像处理算法确定裂缝病害的完整形态和裂缝宽度。将深度学习算法模型的识别结果和图像处理算法的处理结果，标记于三维倾斜模型中，以完成桥梁的裂缝检测。本发明提供的方案可提高桥梁裂缝的识别精度。
主权项：1.一种基于贴近摄影测量技术的桥梁裂缝检测方法，其特征在于，所述方法包括：建立桥梁区域工程测量控制网；基于所述桥梁区域工程测量控制网，利用机载激光雷达系统建立桥梁及桥梁附近地形地貌的三维点云粗模；所述三维点云粗模包括桥梁上部结构、桥梁下部结构、支座系统、桥梁附属设施及精细地物的点云信息；所述精细地物包括电力线、杆塔、缆索、栏杆和植被；根据所述三维点云粗模确定贴近摄影航线，在所述贴近摄影航线上，使用无人机挂载五镜头相机采集桥梁像片；基于所述桥梁像片建立精细化三维倾斜模型；在所述三维倾斜模型的基础上，面向桥梁结构面提取可量测的桥梁结构斜面投影像片；所述桥梁结构面包括桥面系、桥台、桥墩、承台、盖梁、梁板、锥坡、桥拱、桥塔和加劲梁；利用深度学习算法模型对所述桥梁结构斜面投影像片进行自动检测，识别并定位所述桥梁结构斜面投影像片中的裂缝病害；并采用图像处理算法确定所述裂缝病害的完整形态和裂缝宽度；将所述深度学习算法模型的识别结果和所述图像处理算法的处理结果，标记于所述三维倾斜模型中，以完成所述桥梁的裂缝检测。
全文数据：
权利要求：
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