[發明專利]一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法

在審

• 申請號: 202011452468.6
• 申請日: 2020-12-12
• 公開（公告）號: CN112508916A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 王旭;贠周會;應艷麗;王欣欣;謝吉朋;賈楠;黃江林;吳斌;葉超
• 申請（專利權）人: 江西洪都航空工業集團有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;H04N5/232;H04N7/18;G01N21/95;G01S19/14;G01S19/16;G01S19/42
• 代理公司: 南昌新天下專利商標代理有限公司 36115
• 代理人: 王燕

1.一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，首先搭建硬件設備，硬件設備包括360度可旋轉球機、GPS設備、顯示器、服務器及移動設備，再搭建定位系統，并調試定位系統使GPS定位在城市GIS地圖上能夠實時且準確顯示；而后在TensorFlow模型中輸入樣本圖片進行模型訓練以建立檢測模型，定位系統通過GPS定位確定每個360度可旋轉球機與對應的井蓋位置關系，360度可旋轉球機同時將采集的井蓋圖片信息發送至服務器，位于服務器中的檢測模型將360度可旋轉球機采集的井蓋圖片信息進行分析檢測后發送至總控室的總控平臺確認核實。

2.根據權利要求1所述的一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，具體步驟如下：

1）搭建硬件設備

硬件設備包括360度可旋轉球機、GPS設備、顯示器、服務器及移動設備；

2）搭建定位系統

首先將城市道路所有井蓋位置在城市GIS地圖上逐一進行標注，而后將標注完畢的城市GIS地圖載入服務器的定位系統，調試定位系統使GPS定位在城市GIS地圖上能夠實時且準確顯示；

3）模型訓練

準備至少一萬張含有井蓋破損或丟失情況的樣本圖片，而后將樣本圖片輸入到TensorFlow模型中進行模型訓練以建立檢測模型，并在檢測模型中設置有訓練閾值；

4）算法調試

準備至少一千張含有井蓋破損或丟失情況的調試圖片對訓練完畢的檢測模型算法進行測試，并對檢測后的準確率進行統計，直至準確率大于90%為止，而后將檢測模型裝載于服務器；

5）采集視頻

定位系統通過GPS定位確定每個360度可旋轉球機與對應的井蓋位置關系，360度可旋轉球機采集與之對應的井蓋信息，并將采集的井蓋圖片信息發送至服務器；

6）分析處理

服務器中的檢測模型將360度可旋轉球機采集的井蓋圖片信息進行分析檢測后發送至總控室的總控平臺確認核實。

3.根據權利要求2所述的一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，步驟1）中，360度可旋轉球機固定架設在移動設備上，通過網線連接360度可旋轉球機、GPS設備、顯示器和服務器，并在360度可旋轉球機內設置有采集模塊。

4.根據權利要求3所述的一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，移動設備為機動或者非機動設備。

5.根據權利要求2所述的一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，步驟2）中，定位系統中設置有定位模塊。

6.根據權利要求2所述的一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，步驟3）中，TensorFlow模型將不同尺度的樣本圖片統一裁剪為固定像素大小，再通過TensorFlow模型的gradient descent梯度下降函數求解檢測模型的參數，同時利用交叉熵損失loss（）函數判斷檢測模型是否最優，最后循環地迭代式訓練和評估檢測模型。

7.根據權利要求2所述的一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，步驟4）中，調整樣本圖片的數量和類型、調整樣本圖片裁剪尺度或調整訓練閾值以實現對檢測模型準確率重置。

8.根據權利要求2所述的一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，步驟4）中，檢測模型中設置有報送模塊。

9.根據權利要求2所述的一種基于移動視頻分析的道路井蓋破損與丟失檢測方法，其特征在于，步驟4）中，檢測模型中設置有分析模塊。