管道视频病害检测和单目SLAM深度估计研究

地下管道连接城市的各个角落,承担了极其重要的功能,准确定位和修复管道病害有重要意义。但由于地下管道的特殊性,为了减少技术人员在管道内潜在的风险,提高检测和修复效率,用带有摄像头的排水管道机器人采集地下管道视频信息,提取图像的LBP特征,训练SVM分类模型实现管道病害分类,模型对地下管道的病害自动识别,使用YOLOv4检测病害,这有效地提高了检测效率与准确度。还使用SLAM技术对以往的图像检测所不具备的三维信息—深度进行了估计,这将有利于管道病害的检测。