[发明专利]一种基于图像特征的无人机公路巡检方法

摘要

本发明涉及一种基于图像特征的无人机公路巡检方法，包括以下步骤：1)采集公路的彩色图像；2)对彩色图像的三个通道进行灰度图像分割，并将三个通道得到的分割结果进行融合；3)对融合图像进行直线检测，获取包括实线和有断点的线的图像；4)采用SURF算法检测角点，构建Hessian矩阵，生成车道线与背景的特征点；5)对特征点进行筛选，确认符合车道线的特征点；6)根据RANSAC算法对参数进行估计，拟合白色车道线；7)修正参数，获取最终的白色车道线的图像；8)将获取的图像实时传输给远程监控平台，远程监控平台获知公路情况后，发布指示至无人机的MCU，无人机的MCU控制无人机的飞行状态。与现有技术相比，本发明对白色车道线的特征点检测更准确。

主权项

1.一种基于图像特征的无人机公路巡检方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)图像采集：获取公路的彩色图像；2)图像分割：对彩色图像的三个通道进行灰度图像分割，并将三个通道得到的分割结果进行融合；3)图像后处理：对融合后的图像进行直线检测，获取包括实线和有断点的线的图像；4)SURF算法识别：对获取的图像采用SURF算法检测角点，构建Hessian矩阵，生成车道线与背景的特征点；5)特征点确认：在生成的车道线与背景的特征点中进行筛选，确认符合车道线的特征点；6)车道线估计：根据RANSAC算法对车道线估计模型的匹配参数进行估计，拟合白色车道线；7)车道线后处理：对车道线估计模型的匹配参数进行修正，获取最终的白色车道线的图像；8)无人机飞行控制：将获取的白色车道线的图像实时传输给远程监控平台，远程监控平台获知公路情况后，发布指示至无人机的MCU，无人机的MCU控制无人机的飞行状态。