[发明专利]一种堤坝管涌和滑坡病害快速检测方法及系统

权利要求书

1.一种堤坝管涌和滑坡检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测区域的堤坝点云数据；

将堤坝点云数据输入管涌和滑坡特征识别模型中，所述管涌特征识别模型用于对点云数据进行特征提取得到点云数据的边缘特征点，并对边缘特征点进行管涌和滑坡特征识别得到管涌和滑坡部位数据。

2.如权利要求1所述的堤坝管涌和滑坡检测方法，其特征在于，所述对点云数据进行特征提取得到点云数据的边缘特征点包括：对点云数据进行邻域搜索、最小包围盒划分和栅格化处理，并根据预设的角度序列差获取边缘特征点。

3.如权利要求2所述的堤坝管涌检测方法，其特征在于，所述将堤坝点云数据输入管涌和滑坡特征识别模型中步骤还包括：对堤坝点云数据进行预处理获得预处理后的堤坝点云数据；将预处理后的堤坝点云数据输入管涌和滑坡特征识别模型中。

4.如权利要求2所述的堤坝管涌和滑坡检测方法，其特征在于，所述通过对点云数据进行邻域搜索、最小包围盒划分和栅格化处理的具体为：

获取点云数据中的任一点P的邻域集内任意两点间的欧氏距离函数；

将整组点云数据的最小包围盒进行空间分块，然后将数据点放入到唯一的栅格中；

待所有数据点全部放入栅格后得到全部的栅格数目。

5.如权利要求2所述的堤坝管涌和滑坡检测方法，其特征在于，所述根据预设的角度序列差获取边缘特征点步骤包括：

根据预先获取的管涌和滑坡特征设定角度序列差；

获取点云数据中其中任意一点的最大角度序列差，依据最大角度序列差和角度序列差筛选边缘特征点。

6.如权利要求5所述的堤坝管涌和滑坡检测方法，其特征在于，根据预先获取的管涌和滑坡特征设定角度序列差步骤包括：管涌部位有水会造成类圆面点云数据缺失，根据管涌的类圆形外部轮廓设定在二维平面中至少一个象限部位没有点云数据，设定最小角度序列差为90°；滑坡部位为舌状轮廓，且因滑坡面积较大，其轮廓可分割为无数短线段，于是设定最小角度序列差为180°。

7.如权利要求1所述的堤坝管涌和滑坡检测方法，其特征在于，将边缘特征点组成的点云数据进行管涌和滑坡特征识别，输出管涌和滑坡部位坐标信息步骤包括：识别出的边缘特征点根据点云滤波算法进行分类，以一组点云数据的曲率作为判定标准，提取出满足曲率要求且具有管涌和滑坡特征的边缘特征点云数据并将其各点坐标输出。

8.一种堤坝管涌和滑坡检测系统，其特征在于，包括数据获取模块、管涌和滑坡检测模块和管涌和滑坡特征识别模型：

数据获取模块，用于获取待检测区域的堤坝点云数据；

管涌和滑坡检测模块，用于将堤坝点云数据输入管涌和滑坡特征识别模型中，所述管涌和滑坡特征识别模型用于对点云数据进行特征提取得到点云数据的边缘特征点，并对边缘特征点进行管涌和滑坡特征识别得到管涌和滑坡部位数据。

9.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时，完成如权利要求1-7任一所述的堤坝管涌检测方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成如权利要求1-7任一所述的堤坝管涌和滑坡检测方法。