
联系人: 深圳大学
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当前通过对黄河流域的水利设施进行实景考察,发现黄河流域的堤坝类型繁多,传统堤坝检测是通过固定摄像头进行定点堤坝检测,所带来的是成本过高,检测范围固定,检测效率低下,设备过于密集等问题。因此针对传统检测方式,我们研发了一种基于深度学习的yolov5 目标检测的全自主无人机水利设施巡查系统。即通过无人机巡航拍摄沿河堤坝,然后将拍摄到的视频实时推流到服务器端进行相应的数据处理,从而实现黄河流域多类型堤坝实时检测效果,通过算法能够对于流域中的溃坝进行预警,实现全天候的堤坝安全性的检测,解决了传统检测方式所带来的问题。此系统能够对黄河流域中的堤坝识别准确率高达99%,对于溃坝的预警分为报警,预警,良好三个等级,当出现疑似溃坝情况.可通过后台分析预警和报警区域。全自主无人机水利设施巡查系统能适应多场景的巡查任务,稳定性高、功能性强。
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