[發明專利]一種用于風機葉片損傷檢測的無人機

在審

• 申請號: 202210491625.7
• 申請日: 2022-05-07
• 公開（公告）號: CN114862796A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 羅巍;任雪峰
• 申請（專利權）人: 北京卓翼智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市競天公誠律師事務所 11770
• 代理人: 徐民

1.一種用于風機葉片損傷檢測的無人機，包括：

攝像頭，用于采集風機葉片的視頻和/或圖像數據；

數據預處理器，對所述視頻和/或圖像數據進行視頻和/或圖像去抖動、視頻關鍵幀提取、視頻和/或圖像數據超分辨率處理以及視頻和/或圖像質量增強；

風機葉片檢測器，其對預處理后的風機葉片圖像進行檢測，包括接收來自數據預處理器的視頻和/或圖像數據，對所述視頻和/或圖像數據依次進行分塊和數據平衡，并將得到的樣本分為訓練樣本和驗證樣本；

利用Mask R-CNN卷積神經網絡模型對所述訓練樣本進行縮放、平移、旋轉、鏡像擴張操作；

針對多任務獲取的數據進行語義融合處理，經過語義融合處理后的數據在進行語義分割處理；針對單任務獲取的數據直接進行語義分割處理；

將語義分割得到的數據用于風機葉片損傷深度學習識別結果，并將結果用于評價所述風機葉片損傷程度。

2.根據權利要求1所述的無人機，其中，所述視頻和/或圖像去抖動是通過匹配特征點，監控特征點軌跡進行濾波處理，直接對視頻和/或圖像進行補償，由此消除因移動拍攝產生的視頻和/或圖像抖動，提升視頻和/或圖像質量。

3.根據權利要求1所述的無人機，其中，所述視頻關鍵幀提取是在視頻分割為鏡頭的基礎上，分析鏡頭中圖像幀的顏色、紋理等特征，根據各幀之間的相互關系，找出最能代表鏡頭內容的一組圖像幀。

4.根據權利要求1所述的無人機，其中，所述視頻/圖像超分辨率處理是通過多幀關于同一場景的有相互位移的低分辨率降質圖像，充分利用多幀圖像之間的互補信息，來重建高分辨率高質量圖像，實現像素級的圖像信息融合。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的無人機，其中，所述視頻和/或圖像去抖動包括通過改進快速小波算法去抖和/或自適應SIFT算法去抖。

6.根據權利要求1-4中任一項所述的無人機，其中，所述視頻關鍵幀提取是通過以下至少一種方式實現：基于鏡頭的關鍵幀提取、基于內容的關鍵幀提取、基于運動分析關鍵幀提取以及基于壓縮視頻關鍵幀提取。

7.根據權利要求6所述的無人機，其中，對視頻關鍵幀進行提取主要是對提取出來風電場葉片圖像進行葉片特征分析，分析葉片與其他背景地物區別。

8.根據權利要求1-4中任一項所述的無人機，其中，所述視頻和/或圖像數據超分辨率處理通過基于單幀的超分辨率技術和/或基于運動估計的超分辨率技術實現。

9.根據權利要求1-4中任一項所述的無人機，其中，所述利用Mask R-CNN卷積神經網絡模型對所述訓練樣本進行縮放、平移、旋轉、鏡像擴張操作包括針對無人機協同任務的獲得不同角度的影響對提取出來的特征圖分別對其進行池化操作，得到尺寸分別為1x1、2x2、3x3、6x6的特征圖，然后使用1x1卷積把通道裁剪成原本的1/4，再分別雙線性插值成原先的特征圖尺寸，再和原先的特征圖疊合起來得到融合后的特征。