项目信息
申报院校：上海师范大学
项目名称：基于视觉的基础设施智能实时检测系统
项目简介
提出了一种基于视觉的石材幕墙缺陷智能检测系统，该系统采用U-Net卷积神经网络结合深度信息对损失目标的尺寸进行测量与计算。在实现过程中，通过PC完成训练和测试后移植至嵌入式设备上，通过与无人机以及深度相机有机组合后进行实时检测。实时观测时本系统组成空中端，地面端通过PC实时检测辨识结果，二者通过远程桌面协议进行连接，实现远程操控和实时数据传输。本系统的优势在于通过深度学习技术、嵌入式开发和深度相机二次开发的结合，提高了检测的准确性和效率，为建筑维护提供了有力支持。检测结果表明,本系统可以显著提高语义分割的准确率和效率，与传统的U-Net网络以及其他视觉算法相比，在石材靠墙故障检测任务中取得了更好的性能。通过空中无人机和地面PC的协同工作，实现了对石材幕墙的全面、快速检测。系统还能够对裂缝长度进行测量并对测量结果分类，为后续的维护和修复工作提供了重要的参考依据。
所属类别
电子信息
技术特点
创新点主要包括以下几部分：
1、在系统的目标查找模块使用了深度可分离卷积与Dense连接提高了U-Net在图像分割时的效率;
2、在系统的目标测量模块通过在语义分割中引入BoundingBox将语义分割的结果按照像素类型绘制外接矩形，再结合深度信息计算矩形的长宽以及矩形间的距离实现对像素级别分割结果的精确测量；
3、开发并实现了能够实时观测故障目标并进行存储分类的基于视觉的石材幕墙缺陷智能检测系统。
市场前景
技术成熟度：中试放大验证
项目需求
合作开发技术许可
合作咨询请联系赵先生：18201800528
