學號：15180288015
嵌牛導讀：隨著數字圖像處理技術和人工智能的不斷發展，圖像識別技術無論在識別精度還是識別速度都有了長足的進步。圖像識別技術如何應用於無人機的巡檢中？下文將進行簡要的介紹。
嵌牛鼻子：圖像識別技術，無人機
嵌牛提問：圖像識別技術與無人機的攝圖是如何結合的？無人機巡檢的優點有哪些？
嵌牛正文：針對橋梁出現裂縫，露筋，剝落，螺栓脫落等病害，無人機直達檢測部位拍攝病害圖像，針對病害圖像的特點，運用機器視覺對數字圖像進行增強、去噪、圖像分割、邊緣檢測，采用基於監督學習的機器學習算法，對圖像進行病害識別，解決病害分類問題及病害標記的問題。
1.圖像識別在無人機巡檢中應用的技術:
（1）圖像增強——運用自適應的局部增強處理技術，只增強感興趣區域的對比度，而模糊其他區域的清晰程度，實現突出病害部分圖像的目的。
采用了拉普拉斯算子，使圖像中的各灰度值得到保留、灰度突變處的對比度得到增強，最終保留圖像背景的前提下，突現出圖像中的小細節。
其原理是：
對原圖像進行處理產生描述灰度突變的圖像；
將拉普拉斯算子處理圖像與原圖像疊加產生銳化圖像。
（2）圖像去噪——包括濾除圖像的隨機噪聲、高斯噪聲等，為圖像分割前做平滑處理以減弱噪聲的影響。
采用中值濾波法，其原理是：
選定窗口為 的模版，其中 的大小由原圖像的二階導數的均值決定，使窗口中心與圖像某點重合；
窗口在圖像上逐個像素移動；
窗口對應像素灰度值大小排序，找出中間值；
將中間值作為窗口所在像素的灰度值。
（3）圖像分割——將圖像背景和目標物體進行分割，通常情況下，目標物體較背景暗，在灰度直方圖上的灰度處在不同的灰度區間，因此可以選擇壹個灰度閾值將物體區域分割出來。
采用局部動態閾值算法中的Bradley二值化，其原理是：
利用自適應算法計算圖像中每個像素點對應的閾值；
利用得到的壹個 大小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，目標與背景或區域與區域之間，是圖像灰度不連續性的反映，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，其原理是：
用高斯濾波器對原始圖像進行平滑去噪；
用壹階偏導數的有限差分計算梯度的幅值和方向；
采用叠代法得到圖像梯度中的局部極大值點，把其他非局部極大值置零來得到細化的邊緣；
用雙閾值算法檢測和連接邊緣。
（5）圖像特征提取——在滿足分類識別正確率要求的前提下，使用較少的特征就能完成分類設別任務。
利用Bag Feature模型提取特征並構建圖像的虛擬字典，其原理是：
利用surf算法生成每幅圖像的特征點；
生成每幅圖像的向量；
將有疑問的圖像向量與圖庫中圖像的向量求夾角，夾角最小的即為匹配成功。
（6）圖像分類——利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，經過網絡計算，分類器的輸出就是識別結果。
神經網絡分類器用n個表示的樣本送入神經網絡，這些分類用二值表示，其原理是：
第壹級計算匹配度，然後被平行的通過輸出線送到第二級；
第二級中各類均有壹個輸出，當得到正確的分類結果後，分類器的輸出可反饋到第壹級；
當樣本十分相似時，分類器會做出正確的響應。
2>無人機巡檢的優勢:
針對橋梁偏塔、橋梁斜拉鎖保護層脫落、橋梁路面坑槽、裂縫、結構連接件露筋、銹蝕及螺栓脫落的檢測，無人機巡檢具備諸多優勢。
1） 無人機可以直達檢測部位，無需其它輔助措施,節省費用；
2） 檢測橋墩、橋座、橋腹等危險場所，無需搭架或者吊籃配合人員檢測，極大地提高了安全性；
3） 對於部分無法企及的橋腹、拉索等部位，無人機可以抵近觀察了解更多細節；
4） 在橋梁定期檢測時，無需封閉道路中斷交通，僅十分鐘準備時間，隨檢隨走；
5） 支持在線即時航線規劃，可在執行飛行前現場新建、修改規劃；
6） 飛行狀態全程監控，添加多種中斷操作和相機控制，確保安全飛行同時獲得更好畫質的圖像數據。
總結：隨著圖像識別技術在無人機上越來越多的應用，無人機可以比人工更高效的巡檢陸海上設施，到達人難以到達的危險地區或特殊角度收集更加全面，時效的數據