无人机应用之公路病害巡护
基于无人机的病害检测主要是利用具备最新飞控系统、智能控制、自主巡检技术的无人机，针对路桥巡检中人工不易到达的危险位置，根据结构检测点制定自动巡检线路，自动对检测点进行拍摄，同时利用搭载的分析模块对病害进行实时分析，并将分析结果叠加在视频流上通过专网实时传输至指挥中心。具有自定义航线、定时巡检、实时传输和本地边缘计算等特点，还可与地面巡检车辆多元联动。
检测可视化方法:通过检测系统，将数值计算获得的大量抽象数据转换为人类视觉可以直接感受的计算机图形图像，利用检测数据对路面特征进行精准计算，使路面状况评价结果更全面、准确、可靠。
公路病害分类:通过蜂巢航宇智能无人机获取公路病害图像或视频，获取图像后对图像进行预处理，并分割目标区域，进一步提取病害区域。采用基于支持向量机分类器的学习算法，在机器学习中，支持向量机可以用于分类、回归、异常值或离群点检测。对病害的样本采用一对一分类的方法训练多个分类器，然后根据投票规则找到最终的预测分类标签。图像训练数据集选取每类病害处于不同光照，拍摄高度与角度的图像，因此图像训练数据集具有一般性和典型性。这样训练得到的结果相对有说服力，病害分类的正确率更高。
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