典型文献
基于无人机热成像的建筑饰面层脱粘缺陷识别
文献摘要：
建筑外墙饰面层脱粘剥落广泛存在,对居民生命财产安全带来巨大威胁.本文以旋翼无人飞机为工作平台,搭载红外热成像相机对建筑外墙饰面层脱粘缺陷进行成像检测,获得脱粘缺陷热成像温度场分布规律;通过饰面层脱粘缺陷温度场、形状特征分析,提出基于热源聚类的脱粘缺陷红外图像分割方法,构建饰面层脱粘缺陷形状特征向量集,建立基于支持向量机的无人飞机热成像饰面层脱粘缺陷识别特征学习模型、脱粘缺陷实际面积计算方法;以曾出现数次饰面层剥落的教学楼为研究对象,对实际建筑进行无人机机载红外视频成像检测,识别脱粘缺陷面积,并与人工检测进行比较,表明基于先验特征规律提出的脱粘缺陷识别小样本机器学习算法具有优越性,机载热成像识别饰面层脱粘缺陷满足工程精度要求,能有效减少事故发生,具有可行性和广泛应用前景.
文献关键词：
无人飞机;建筑饰面;脱粘缺陷;热成像;特征学习
中图分类号：
作者姓名：
彭雄;钟新谷;赵超;陈安华;张天予
作者机构：
湖南科技大学,湖南 湘潭 411201;结构抗风与振动控制湖南省重点实验室,湖南 湘潭 411201
文献出处：
引用格式：
[1]彭雄;钟新谷;赵超;陈安华;张天予-.基于无人机热成像的建筑饰面层脱粘缺陷识别)[J].红外技术,2022(02):189-197
A类：
机载热成像
B类：
建筑饰面,饰面层,脱粘缺陷,缺陷识别,建筑外墙,剥落,生命财产安全,安全带,大威,旋翼,无人飞机,工作平台,搭载,红外热成像,陷进,成像检测,温度场分布,形状特征,热源,红外图像,图像分割,分割方法,特征向量,识别特征,特征学习,面积计算,数次,教学楼,视频成像,先验,小样本,本机,机器学习算法,成像识别,精度要求
AB值：
0.233674
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