图像识别技术在无人机巡检中的应用
1.无人机巡检的优势
针对桥梁偏塔、桥梁斜拉锁保护层脱落、桥梁路面坑槽、裂缝、结构连接件露筋、锈蚀及螺栓脱落的检测，无人机巡检具备诸多优势。

1）无人机可以直达检测部位，无需其它辅助措施,节省费用；
2）检测桥墩、桥座、桥腹等危险场所，无需搭架或者吊篮配合人员检测，极大地提高了安全性；
3）对于部分无法企及的桥腹、拉索等部位，无人机可以抵近观察了解更多细节；
4）在桥梁定期检测时，无需封闭道路中断交通，仅十分钟准备时间，随检随走；
5）支持在线即时航线规划，可在执行飞行前现场新建、修改规划；
6）飞行状态全程监控，添加多种中断操作和相机控制，确保安全飞行同时获得更好画质的图像数据。

图1航线规划
图2飞行监控
2.图像识别在无人机巡检中应用的原理和技术
2.1.应用原理
针对桥梁出现裂缝，露筋，剥落，螺栓脱落等病害，无人机直达检测部位拍摄病害图像，针对病害图像的特点，运用机器视觉对数字图像进行增强、去噪、图像分割、边缘检测，采用基于监督学习的机器学习算法，对图像进行病害识别，解决病害分类问题及病害标记的问题。

如下图所示
图3图像分析
图4裂缝标记
2.2.技术
（1）图像增强——运用自适应的局部增强处理技术，只增强感兴趣区域的对比度，而模糊其他区域的清晰程度，实现突出病害部分图像的目的。

采用了拉普拉斯算子，使图像中的各灰度值得到保留、灰度突变处的对比度得到增强，最终保留图像背景的前提下，突现出图像中的小细节。

其原理是：
●对原图像进行处理产生描述灰度突变的图像；
●将拉普拉斯算子处理图像与原图像叠加产生锐化图像。

（2）图像去噪——包括滤除图像的随机噪声、高斯噪声等，为图像分割前做平滑处理以减弱噪声的影响。

采用中值滤波法，其原理是：
●选定窗口为n×n的模版，其中n的大小由原图像的二阶导数的均值决定，
使窗口中心与图像某点重合；
●窗口在图像上逐个像素移动；
●窗口对应像素灰度值大小排序，找出中间值；
●将中间值作为窗口所在像素的灰度值。

（3）图像分割——将图像背景和目标物体进行分割，通常情况下，目标物体较背景暗，在灰度直方图上的灰度处在不同的灰度区间，因此可以选择一个
灰度阈值将物体区域分割出来。

采用局部动态阈值算法中的Bradley二值化，其原理是：
●利用自适应算法计算图像中每个像素点对应的阈值；
●利用得到的一个m×n大小的阈值矩阵实现二值化。

（4）图像边缘检测——边缘主要存在于目标与目标，目标与背景或区域与区域之间，是图像灰度不连续性的反映，图像边缘检测是检测图像函数不连续点的过程表示。

采用梯度算子中的Canny算子，其原理是：
●用高斯滤波器对原始图像进行平滑去噪；
●用一阶偏导数的有限差分计算梯度的幅值和方向；
●采用迭代法得到图像梯度中的局部极大值点，把其他非局部极大值置零
来得到细化的边缘；
●用双阈值算法检测和连接边缘。

（5）图像特征提取——在满足分类识别正确率要求的前提下，使用较少的特征就能完成分类设别任务。

利用Bag Feature模型提取特征并构建图像的虚拟字典，其原理是：
●利用surf算法生成每幅图像的特征点；
●生成每幅图像的向量；
●将有疑问的图像向量与图库中图像的向量求夹角，夹角最小的即为匹配
成功。

（6）图像分类——利用神经网络训练样本数据，在图像识别阶段，只要将图像的特征向量作为神经网络分类器的输入，经过网络计算，分类器的输出就是识别结果。

神经网络分类器用n个表示的样本送入神经网络，这些分类用二值表示，其原理是：
●第一级计算匹配度，然后被平行的通过输出线送到第二级；
●第二级中各类均有一个输出，当得到正确的分类结果后，分类器的输出
可反馈到第一级；
●当样本十分相似时，分类器会做出正确的响应。