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一种基于无人机平台和深度学习的复杂背景下索力快速测试系统及方法

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摘要

本发明公开了一种基于无人机平台和深度学习的复杂背景下索力快速测试系统及方法，包括如下步骤：图像采集、图像预处理、位移计算、频谱分析与索力计算。本发明考虑到拉索边缘直线单元特征较少，难以实现精确高效的直线匹配，创新性地将深度学习方法应用到拉索识别，巧妙解决拉索边缘直线匹配的难题，具有更高的鲁棒性,由于在图像采集过程中存在无人机自身扰动的影响，傅里叶频谱的低频部分存在较多杂频，无法识别拉索基频，本发明方法提出通过模态阶数识别方法识别频谱中高阶峰值对应的频率阶数，进而利用高阶频率差值与索基频的关系计算索力。本发明能够有效地实现复杂背景下索力非接触式测量，在城市内部桥梁的检测监测中具有广大的应用前景。

著录项

  • 公开/公告号CN111259770A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202010031878.7

  • 发明设计人 张建;张成;田永丁;

    申请日2020-01-13

  • 分类号

  • 代理机构南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人杜静静

  • 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2023-12-17 09:42:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200113

    实质审查的生效

  • 2020-06-09

    公开

    公开

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