典型文献
基于无人机图像识别的起重机结构连接螺栓脱落检测
文献摘要：
为及时发现起重机金属结构螺栓脱落损伤,消除结构安全隐患,利用无人机平台搭载可见光相机,通过牛耕式全覆盖巡检路径,全方位采集起重机高空复杂金属结构图像,然后采用Faster R-CCN深度神经网络模型对复杂背景下螺栓脱落损伤进行检测和识别.模型设计了两组分类器,第一组分类器对金属结构前景和背景进行分类,初步识别出金属结构所在的前景区域;第二组分类器对螺栓脱落损伤有无进行分类,如果检测到螺栓脱落,通过回归层对损伤位置进行定位.实验结果表明,可以快速准确地检测出图像中螺栓脱落损伤,并对损伤位置进行精确定位,检测精度达到95.6％,速度达到2fps.
文献关键词：
起重机;金属结构;螺栓脱落;图像识别;深度神经网络;无人机
中图分类号：
作者姓名：
周前飞;王会方;庆光蔚;胡静波
作者机构：
南京市特种设备安全监督检验研究院,南京 210000
文献出处：
引用格式：
[1]周前飞;王会方;庆光蔚;胡静波-.基于无人机图像识别的起重机结构连接螺栓脱落检测)[J].制造业自动化,2022(12):20-22,27
A类：
2fps
B类：
无人机图像,图像识别,起重机,结构连接,连接螺栓,螺栓脱落,金属结构,结构安全,无人机平台,搭载,可见光相机,巡检路径,结构图,Faster,CCN,深度神经网络模型,复杂背景,检测和识别,模型设计,分类器,第一组,前景区域,第二组,快速准确,出图,精确定位,检测精度
AB值：
0.323674
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