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無人機(jī)整機(jī)
無人機(jī)配件
無人機(jī)服務(wù)
設(shè)備與工具基于吸附式無人機(jī)與深度學(xué)習(xí)的
裂縫實(shí)時檢測系統(tǒng)
Real-time crack assessment using deep neural networks with wall-climbing unmanned aerial system
Shang Jiang, Jian Zhang
COMPUTER-AIDED CIVIL AND INFRASTRUCTURE ENGINEERING
論文鏈接：
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/mice.12519
No.1
研究背景
近年來無人機(jī)平臺和計算機(jī)視覺技術(shù)越來越多地被應(yīng)用到結(jié)構(gòu)病害檢測中，但其應(yīng)用還受到幾個共性問題限制：
（1）無人機(jī)在檢測過程中會在三維空間內(nèi)頻繁移動，這造成圖像的比例參數(shù)隨之發(fā)生變化，拍攝時圖像平面與結(jié)構(gòu)表面的不平行也會帶來圖像的傾斜變形。此外無人機(jī)在進(jìn)行橋梁檢測時必須與結(jié)構(gòu)表面保持一定的安全距離，導(dǎo)致無人機(jī)難以獲取細(xì)致的裂縫圖像，無法達(dá)到高精度的裂縫檢測要求；
（2）傳統(tǒng)無人機(jī)的操作要求較高，橋梁結(jié)構(gòu)一般具有復(fù)雜的幾何外形，在檢測過程中操作人員既要控制無人機(jī)獲取合適的圖像信息，又要并避免發(fā)生碰撞，同時橋梁底部等環(huán)境GPS信號差，進(jìn)一步增加了操作的難度；
（3）外業(yè)采集+內(nèi)業(yè)處理的離線檢測方式效率低，容易造成檢測不全、重復(fù)檢測。
No.2
研究內(nèi)容
那么問題來了，該如何有效解決傳統(tǒng)的無人機(jī)操作不易、頻繁移動、精度不高的難題呢......
針對以上問題，我們課題組開發(fā)了一種新型吸附式無人機(jī)檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)以自主研發(fā)的吸附式無人機(jī)為檢測平臺，檢測時吸附于結(jié)構(gòu)表面以采集高精度影像，同時通過無線數(shù)據(jù)傳輸和對移動終端進(jìn)行人工智能模型移植，實(shí)現(xiàn)裂縫的現(xiàn)場實(shí)時識別與快速量化評估，大幅提高了檢測效率和精度。
內(nèi)容一：
吸附式無人機(jī)檢測平臺開發(fā)
概念設(shè)計：結(jié)合無人機(jī)和爬壁機(jī)器人兩種平臺的優(yōu)勢，既實(shí)現(xiàn)了高精度的裂縫檢測，又降低了檢測過程的操作難度和危險性。操作人員控制無人機(jī)起飛后到達(dá)橋梁待檢測的位置，無人機(jī)緩慢靠近后吸附于橋梁表面開始檢測。檢測過程中無人機(jī)相機(jī)拍攝的表面病害視頻通過無線信號實(shí)時傳輸?shù)降孛嬲镜闹悄苁謾C(jī)上，通過所開發(fā)的裂縫檢測應(yīng)用實(shí)時識別視頻中的裂縫。
三維設(shè)計與受力分析：
吸附式無人機(jī)在檢測過程中從起飛到吸附檢測包括三種飛行狀態(tài)：正常飛行狀態(tài)、針對橋梁底部裂縫檢測的頂部吸附狀態(tài)和針對橋塔橋墩等構(gòu)件的立面吸附狀態(tài)。
硬件制作：
三種飛行狀態(tài)：
內(nèi)容二：
基于深度學(xué)習(xí)裂縫檢測算法
深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)SSD是一種常用的“一段式”，不需要先產(chǎn)生候選區(qū)域（region proposals）再分類，有著較快的檢測速度。為了達(dá)到更高的檢測速度和更少的模型參數(shù)數(shù)量，采用專為移動端設(shè)計的分類模型MobileNet v2代替原有SSD模型結(jié)構(gòu)中的VGG-16，應(yīng)用深度可分離卷積結(jié)構(gòu)代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積結(jié)構(gòu)形成SSDLite-MobileNet v2模型，大大減少了計算量和參數(shù)數(shù)量，提高了檢測速率。
SSDLite-MobileNetV2與SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對比
考慮到整套檢測系統(tǒng)應(yīng)該盡可能簡單，采用常用的智能手機(jī)作為無人機(jī)地面站的數(shù)據(jù)接收和處理端，因此針對智能手機(jī)采用android studio開發(fā)了一套裂縫檢測APP。該APP分為兩個界面，界面一為裂縫識別頁，該頁的功能是將無人機(jī)拍攝的實(shí)時視頻顯示到屏幕上，同時由所訓(xùn)練的輕量化SSDLite-MobileNetV2模型實(shí)時處理視頻；界面二為裂縫寬度測量頁，對于界面一中識別為有裂縫的圖片，重新導(dǎo)入到界面上并點(diǎn)選所要測量的裂縫位置即能計算該處寬度。系統(tǒng)的裂縫檢測APP界面如下圖所示。
No.3
現(xiàn)場測試
整套檢測系統(tǒng)被應(yīng)用于某建筑物外墻的裂縫檢測中，檢測過程如下圖所示：
REC
結(jié) 論
課題組提出了一種基于吸附式無人機(jī)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)表面裂縫實(shí)時檢測系統(tǒng)及方法，首先通過設(shè)計融合了爬壁機(jī)器人和多旋翼無人機(jī)的吸附式無人機(jī)平臺實(shí)現(xiàn)了安全、穩(wěn)定與高精度的裂縫圖像采集。接著對高效、輕量化的深度學(xué)習(xí)模型展開研究，綜合比較速度和精度選取了最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)。最后以一棟實(shí)際建筑為例驗(yàn)證整套系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、高效性和實(shí)用性。所設(shè)計的吸附式無人機(jī)裂縫檢測將在更多的實(shí)際工程中應(yīng)用，并持續(xù)優(yōu)化改善，有望在將來為橋梁、建筑等結(jié)構(gòu)的病害檢測提供一個成本低廉、安全高效的智能檢測工具。
2025-08-26 13:48
2025-08-21 12:57
2025-08-19 12:55
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2025-08-05 16:54
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