學號:15180288015。
隨著數字圖像處理技術和人工智能的不斷發展，圖像識別技術在識別精度和識別速度上都有了很大的進步。如何將圖像識別技術應用於無人機巡檢？下面簡單介紹壹下。
嵌入式牛鼻:圖像識別技術，無人機
嵌入式牛問題:圖像識別技術與無人機拍攝的照片是如何結合的？無人機巡檢有什麽優勢？
嵌入式牛文:針對橋梁裂縫、露筋、剝落、螺栓脫落等病害，無人機直接拍攝病害圖像。根據疾病圖像的特點，利用機器視覺對數字圖像進行增強、去噪、分割和邊緣檢測，利用基於監督學習的機器學習算法對圖像進行疾病識別，從而解決了疾病分類和疾病標記的問題。
1.無人機巡檢中的圖像識別技術:
(1)圖像增強——采用自適應局部增強處理技術，只增強感興趣區域的對比度，而模糊其他區域的清晰度，從而達到突出圖像患病部分的目的。
拉普拉斯算子用於保留圖像中的灰度值，增強灰度突變處的對比度，最終在保留圖像背景的前提下突出圖像中的小細節。
其原理是:
處理原始圖像以生成描述灰度級突變的圖像；
將拉普拉斯算子處理後圖像與原始圖像疊加，生成銳化圖像。
(2)圖像去噪——包括濾除圖像的隨機噪聲和高斯噪聲，在分割前對圖像進行平滑處理以減少噪聲的影響。
采用中值濾波法，其原理是:
選擇帶窗口的模板，窗口的大小由原圖像的二階導數的平均值決定，使窗口的中心與圖像的某壹點重合；
窗口在圖像上逐像素移動；
對窗口對應的像素的灰度值進行排序，找出中間值；
取中間值作為窗口所在像素的灰度值。
(3)圖像分割——分割圖像背景和目標物體。通常目標物體比背景暗，灰度直方圖上的灰度處於不同的灰度範圍，可以選擇壹個灰度閾值來分割目標區域。
在局部動態閾值算法中使用Bradley二值化，其原理是:
使用自適應算法計算圖像中每個像素點對應的閾值；
使用獲得的壹種尺寸的閾值矩陣實現二值化。
(4)圖像邊緣檢測——邊緣主要存在於目標與目標、目標與背景、區域與區域之間，是圖像灰度不連續的反映。圖像邊緣檢測是檢測圖像函數不連續點的過程表示。
采用梯度算子中的Canny算子，其原理如下:
用高斯濾波器平滑和去噪原始圖像；
用壹階偏導數的有限差分計算梯度的幅度和方向；
通過叠代的方法得到圖像梯度中的局部最大值點，其他非局部最大值置零得到細化邊緣。
用雙閾值算法進行邊緣檢測和連接。
(5)圖像特征提取——在滿足分類識別精度要求的前提下，可以用較少的特征完成分類和設定任務。
利用Bag特征模型提取特征並建立圖像的虛擬字典，其原理是:
使用surf算法生成每幅圖像的特征點；
生成每個圖像的向量；
求問題中的圖像向量和圖庫中的圖像向量之間的角度，最小的角度就是匹配成功。
(6)圖像分類——用神經網絡訓練樣本數據。在圖像識別階段，只要將圖像的特征向量作為神經網絡分類器的輸入，分類器的輸出就是網絡計算後的識別結果。
神經網絡分類器用n個代表樣本送入神經網絡，這些分類用二進制值表示。原理如下:
第壹級計算匹配度，然後通過輸出線並行送到第二級；
第二階段的每個類都有壹個輸出，當得到正確的分類結果時，分類器的輸出可以反饋給第壹階段；
當樣本非常相似時，分類器將正確響應。
2 & gt無人機檢查的優點:
無人機巡檢對於檢測橋塔偏差、橋梁斜拉鏈保護層脫落、坑洞、裂縫、結構連接件露筋、腐蝕、螺栓脫落等都有很多優勢。
1)無人機可以直接到檢測現場，無需其他輔助措施，節約成本；
2)橋墩、橋臺、橋腹等危險部位的檢測。不需要腳手架或吊籃配合人員檢測，安全性大大提高；
3)對於壹些高不可攀的部分如橋腹、電纜等，無人機可以靠得更近觀察，了解更多細節；
4)橋梁定期檢查時，無需封路中斷交通，只需十分鐘準備，可隨檢隨走；
5)支持在線實時航路規劃，可在飛行前現場搭建或修改；
6)全程監控飛行狀態，增加各種中斷操作和攝像頭控制，保證飛行安全，獲取更好的影像數據。
總結:隨著圖像識別技術在無人機上的應用越來越多，無人機可以比人工更高效地巡查陸地和海上設施，可以到達人難以到達的危險區域或特殊角度，采集更全面、更及時的數據。