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题名基于无人机自动巡检的库区斜坡裂缝识别方法
被引量：1
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作者
李佳宏
吴章雷
董秀军
邓博
蒋帅
谢劲成
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机构
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室
中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
成都九江伟业科技有限公司
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出处
《人民长江》
北大核心
2025年第7期140-147,162,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(42072306)。
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文摘
近年来无人机在库区巡检中已得到广泛运用,但仍停留在传统“手飞”模式,尚未实现自动巡检。现有巡检方式难以高频识别裂缝,且有关无人机自动巡检高频识别裂缝的研究相对较少。基于高度集成的无人机库设备及网络控制平台,通过远程自动执行巡检任务,在两河口水电站开展了库区斜坡裂缝高频识别方法研究。从移动性、补能方式、种类、载荷及巡检任务需求等方面分析了巡检设备的选型选址;建立了基于无人机库的自动巡检数据处理方法与流程;提出了地表裂缝多维解译与算法智能识别方法,并将巡检期近3 a的卫星数据和地面监测数据、巡检监测结果进行对比验证。结果表明:无人机自动巡检技术在研究区识别出392条裂缝,人工野外调查复核后识别准确率达94.8%,运用卫星数据及地面监测数据验证了所提方法的准确性与可行性。该方法受环境、时空因素影响小,可为库区巡检工作提供新的思路。
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关键词
无人机自动巡检
无人机库
裂缝识别
地质灾害
两河口水电站
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Keywords
unmanned aerial vehicle(UAV)automatic inspection
UAV hangar
crack identification
geological hazards
Lianghekou Hydropower Station
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分类号
P231
[天文地球—摄影测量与遥感]
P642.2
[天文地球—工程地质学]
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