[发明专利]一种桥梁缺陷检测方法、设备、系统及存储介质

权利要求书

1.一种桥梁缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取无人机采集的桥体影像数据；

对所述桥体影像数据进行预处理，以得到清晰的并去除缺陷以外的背景的图像；

对预处理后得到的图像进行边缘检测，以检测出桥体存在脱皮缺陷的区域；

采用预设的卷积神经网络模型对所述预处理后的图像进行处理，以检测出桥体存在裂缝缺陷的位置以及裂缝缺陷的尺寸。

2.根据权利要求1所述的桥梁缺陷检测方法，其特征在于，所述桥体影像数据至少包括桥面影像数据、桥架影像数据和桥墩影像数据。

3.根据权利要求1所述的桥梁缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述桥体影像数据进行预处理，以得到清晰的并去除缺陷以外的背景的图像的步骤具体包括：

对所述桥体影像数据进行分帧处理，以得到多个关键帧图像；

采用图像处理技术对各个所述关键帧图像进行处理，以得到多个清晰的并去除缺陷以外的背景的图像。

4.根据权利要求3所述的桥梁缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述桥体影像数据进行分帧处理，以得到多个关键帧图像的步骤具体包括：

获取所述桥体影像数据的总帧数，对桥体影像数据进行逐帧读取，并以帧数序号为预设值的N倍的图像作为关键帧图像；其中，N为不小于1的自然数。

5.根据权利要求3所述的桥梁缺陷检测方法，其特征在于，所述采用图像处理技术对各个所述关键帧图像进行处理，以得到多个清晰的并去除缺陷以外的背景的图像的步骤具体包括：

对所述关键帧图像进行灰度化处理，将RGB域的图像转换为GRY域的图像；

通过直方图均衡化灰度处理后的图像的灰度；

采用中值滤波法对均衡化处理后的图像进行中值滤波；

采用拉普拉斯算法对滤波处理后的图像进行边缘加强处理；

采用阈值分割法对边缘加强处理后的图像进行背景分割，以得到清晰的并去除缺陷以外的背景的图像。

6.根据权利要求1所述的桥梁缺陷检测方法，其特征在于，所述对预处理后得到的图像进行边缘检测，以检测出桥体存在脱皮缺陷的区域的步骤具体包括：

采用Canny边缘检测算法对图像进行边沿提取，得到边沿后，寻找边沿的最大连通域；

计算出所述最大连通域的面积，并将最大连通域的面积与预设的面积阈值进行比较，当所述最大连通域的面积大于预设的面积阈值时，判断所述最大连通域为需要修补的区域。

7.根据权利要求1所述的桥梁缺陷检测方法，其特征在于，所述预设的卷积神经网络模型为基于YOLOV5神经网络框架的网络模型。

8.一种桥梁缺陷检测设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；

所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-7任意一项所述桥梁缺陷检测方法中的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-7任意一项所述的桥梁缺陷检测方法中的步骤。

10.一种桥梁缺陷检测系统，其特征在于，包括如权利要求8所述的桥梁缺陷检测设备，还包括：

无人机，所述无人机与所述桥梁缺陷检测设备电连接，并用于采集桥体影像数据；

修补车，所述修补车与所述桥梁缺陷检测设备电连接，用于根据所述桥梁缺陷检测设备的检测结果进行检修；

若干个光源，若干个所述光源分别位于所述无人机和修补车上，用于补光。