[发明专利]基于深度学习和SLAM技术的裂缝检测与三维定位方法在审
| 申请号： | 202210214242.5 | 申请日： | 2022-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN114638794A | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 周静;宋先义;郭玲 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/194;G06T7/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 段宇轩 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和SLAM技术的裂缝检测与三维定位方法，包括步骤：创建数据集，构建裂缝检测网络模型，并训练保存最优模型；将惯性测量单元(IMU)与相机KinectV2采集的数据采用非线性优化的紧耦合方式进行融合，并在视觉SLAM的跟踪线程中完成位姿估计；在跟踪线程对实时采集的每一帧图像进行判断，筛选出关键帧，通过裂缝检测模型对关键帧进行语义分割，提取出裂缝信息；将裂缝信息与KinectV2采集的深度信息融入视觉惯性SLAM框架中，完成包含裂缝信息的稠密点云地图构建，实现裂缝的三维定位。本发明方法实现了裂缝的实时检测及其在三维环境中的定位，同时具有较高的检测准确率和较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 slam 技术 裂缝 检测 三维 定位 方法 | ||
【主权项】：
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