CN109672115B - 一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法和系统 - Google Patents

一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法和系统，其方法为：工作人员将相关设备送至阻塞处的合适位置；排查设备采集排管内图像数据并将所述数据传输至控制中心；控制中心针对所述图像数据构建尺度空间和图像金字塔，并对差分金字塔局部极值点进行定位，最终通过数据比对分析，判断排管管道内的堵塞情况，并输出和显示排管堵塞的严重等级；启动清障设备对排管管道进行清洗，并根据堵塞的严重等级调节清洗力度；控制排管内的排查设备和清障设备按照设定的程序和时间参数交替工作直至排管内堵塞完全消除，再控制排管排查设备和清障设备地收回。本技术方案利用科学的方法，有效解决电缆排管堵塞问题，极大地提高了工作效率。

Description

一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法和系统
技术领域
本发明涉及管道清障技术和电力输电技术领域，具体为一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法和系统。
背景技术
在电缆排管敷设过程中，排管堵塞导致电缆无法穿过的情况是最严重、最头疼的问题。电力电缆通过电缆排管敷设，一些问题也逐渐暴露出来，其中最难解决的是排管堵塞导致的电缆无法穿过。由于施工现场泥沙较多，下雨和积水会导致泥沙流入管道内，长时间阻塞管道，尤其在备用排管和过河、过马路顶管使用时这种现象尤为严重。同时一些运行时间较长的电缆排管可能因外力因素被异物堵塞，表面上很难被发现。这种堵塞的排管严重阻碍电缆敷设，因此，对排管的疏通非常有必要。针对电缆排管中遇到的此类问题，本发明针对电缆排管给出一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法及系统，在不破坏管道、不对周边环境造成影响、节省人力物力等的前提下，有效解决电缆排管堵塞问题，提高工作效率。
现有技术如公开号为CN205380118的实用新型公开了一种电缆管道清障器，其包括清障小车和压缩装置，所述压缩装置上具有用于导出高压流体的导管，所述导管的头端固定在清障小车上且导管的头端出口朝向清障小车的下方，所述清障小车上固定连接有牵引绳。该技术方案解决了现有的电缆管道中的小颗粒杂物无法被清除干净的技术问题，但其在对排管管道进行清障时，无法确切知道堵塞的具体情况，其方法不够科学，从而导致工作效率不佳。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法和系统，以解决上述背景技术中提出的现有技术在对排管管道进行清障时，无法确切知道堵塞的具体情况，方法不够科学，从而导致工作效率不佳的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法，该方法包括以下步骤：
S1、工作人员将相关排管排查设备和清障设备送至阻塞处，并将其尽可能调整到合适位置以利于设备正常工作；
S2、调整排查设备的角度和排管内的亮度，尽可能全面地采集排管内图像数据并将所述数据传输至控制中心；
S3、控制中心针对所述图像数据构建尺度空间和图像金字塔，接着对差分金字塔局部极值点进行定位，最终通过数据比对分析，判断排管管道内的堵塞情况，并输出和显示排管堵塞的严重等级；
S4、控制中心启动清障设备对排管管道进行清洗，并根据所述排管内堵塞的严重等级调节清洗力度；
S5、控制中心控制排管内的排查设备和清障设备根据预先设定的程序和时间参数交替工作，自动重复S2-S4的步骤直至排管内堵塞完全消除，再控制排管排查设备和清障设备地收回。
优选的，所述S3中判断排管内堵塞的严重等级的过程具体为：
S31、构建尺度空间，通过对尺寸空间图像进行亚采样处理以达到尺度不变性，通过对图像进行平滑和亚采样操作并交替重复进行，构成图像金字塔；
S32、对差分金字塔局部极值点进行定位，DoG算子由不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成，然后计算得到精确的几何约束模型用于配准图像；
S33、把正在监测的排管内的画面图像数据与数据库里面的排管内没有堵塞的画面图像数据进行比对，如果发现有异常，将结果分等级显示在主机界面上。
更为优选的，所述S32的计算过程具体为：
S321、计算KPCA—W—SIFI'描述符的欧氏距离，最近邻(NN)和第二近邻(SCN)的距离之比(NN/SCN)作为相似性度量，设定阈值，得到候选匹配点对集合；
S322、应用RANSAC鲁棒方法，通过几何一致性检验，去除Outliers，并估计几何约束模型；
S323、将所述几何约束条件作用于候选点对上，获取更多地匹配数据点对；
S324、通过计算得到精确的几何约束模型，原始待处理的图像数据使用双线性插值进行重采样，配准图像。
一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其包括：
排查过程控制模块，用于根据主控中心模块的指令控制排查设备对排管堵塞情况图像数据进行采集和传输，其包括排查设备控制单元和数据传输单元；阻塞等级判断模块，用于对采集到的排管堵塞图像数据进行分析处理以得出排管内堵塞的严重等级，并输出和展示该结果，其包括数据分析比对单元以及结果输出和显示单元；清障过程控制模块，用于根据主控中心模块的指令控制清障设备对排管内的堵塞物进行清除和对该清除过程进行适时监控，其包括清障设备控制单元和清障设备监控单元；设备安装和回收控制模块，用于控制所述排管排查设备和清障设备的自动安装和收回；通讯模块，用于实现所述系统各模块和排管排查、清障设备之间的信号和数据交换；主控中心模块，用于控制所述系统各模块之间的协调配合工作；以及数据库模块，用于存储整个排管清障过程中所需的各种数据以及存储每次排管清障全过程的数据；
其中，主控制中心模块控制设备安装和回收控制模块向与排管排查和清障设备连接的电动伸缩杆发送信号对相关设备进行安装，然后主控制中心模块控制排查设备控制单元和数据传输单元向排管排查和清障设备发送信号对排管内的图像数据进行采集和传输，数据分析比对单元对采集到的图像数据进行分析处理后，由结果输出和显示单元输出和显示堵塞严重等级，主控制中心模块控制所述清障设备控制单元和清障设备监控单元对排管内堵塞进行清洗以及对整个清洗过程进行监控和数据记录，清障过程结束后，主控制中心模块控制设备安装和回收控制模块对设备进行回收，以及控制数据库模块对清障过程数据进行整理和保存。
优选的，所述数据分析比对单元至少包括图像分析处理sift算法模块、几何约束模型构建模块以及图片比对分析算法模块。
优选的，所述数据库模块至少存储有排管内没有堵塞的画面图像数据、清障设备工作时长和流量数据以及清障全过程每个环节的视频、图像数据。
优选的，所述清障设备监控单元包括计时器和流量监控器，分别用于对每次清障过程进行计时和流量统计。
优选的，所述主控中心模块包括微处理器。
优选的，所述通讯模块包括有线通讯模块和无线通讯模块，分别通过有线方式和无线方式连接排管排查和清障设备，所述排管排查和清障设备包括高清摄像头和高压水枪、高压气枪或其它功能类似的设备。
更为优选的，所述排管排查和清障设备还包括与其连接设置的电动伸缩杆和自动绕线器，分别用于排管排查和清障设备的安装和收回。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法及系统，利用高清摄像头等排管排查设备对管道内部的堵塞情况进行图像采集，然后上传至控制中心，利用图像分析处理sift算法技术、几何约束模型构建技术以及图片比对分析算法技术等对堵塞情况进行分析处理，判断排管堵塞严重等级，控制中心再根据排管堵塞严重等级自动开启和调节高压水枪或高压气枪等排管清障设备对排管管道进行清洗处理，且在此过程中，工作人员可编辑程序和设定时间参数，使得排管内的排查设备和清障设备可根据预先设定的程序和时间参数交替工作，反复进行排查图像采集和堵塞物清洗处理工作直至排管内堵塞完全消除，最后，控制中心还可以控制排管排查设备和清障设备自动收回。该技术方案在不破坏管道、不对周边环境造成影响、节省人力物力等的前提下，利用科学的方法，有效解决电缆排管堵塞问题，极大地提高了工作效率。
附图说明
图1为本发明一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法流程图；
图2为本发明中对采集到的图像数据进行分析的流程图；
图3为本发明中构建标准几何约束模型的流程图；
图4为本发明中一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，为一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法，该方法包括以下步骤：
S1、工作人员将相关排管排查设备和清障设备送至阻塞处，并将其尽可能调整到合适位置以利于设备正常工作。
工作人员首先须将排管排查设备和清障设备送至阻塞处，并将其尽可能调整到合适位置以利于设备正常工作。具体操作时，工作人员可手动或利用与设备连接的电动伸缩杆将设备缓慢平稳的送至排管的堵塞处，并尽可能调节其位置以利于设备正常开展工作。排管排查设备包括高清摄像头，用于采集排管内的图像数据，清障设备包括高压水枪、高压气枪或其它功能类似的清洗设备，用于对排管堵塞物进行冲洗处理。
S2、调整排查设备的角度和排管内的亮度，尽可能全面地采集排管内图像数据并将所述数据传输至控制中心。
控制中心通过主机控制相关设备对排管内的亮度及高清摄像头的角度进行调节，使得拍摄的画面可以达到360度无死角，全面采集排管内部各角度图像数据，然后将所述数据回传给主机。
S3、控制中心针对所述图像数据构建尺度空间和图像金字塔，接着对差分金字塔局部极值点进行定位，最终通过数据比对分析，判断排管管道内的堵塞情况，并输出和显示排管堵塞的严重等级。
控制中心将设备采集并上传的图像数据进行分析处理，通过与数据库内的数据比对分析，判断排管管道内的堵塞情况，并输出和显示排管堵塞的严重等级。如图2所示，其过程具体为：
S31、构建尺度空间，通过对尺寸空间图像进行亚采样处理以达到尺度不变性，通过对图像进行平滑和亚采样操作并交替重复进行，构成图像金字塔；
先构建尺度空间，为了达到尺度不变性，对尺寸空间图像进行亚采样。为了构成图像金字塔，对图像进行平滑和亚采样并交替重复进行。如下定义二维高斯滤波函数，其中表示高斯函数的方差。
Figure BDA0001894003020000071
一副N*N的图像I(x，y)，在不同尺度空间下的表示可以由图像与高斯核卷积得到Gaussian图像：
L(x，y，δ)＝G(x，y，δ)×I(x，y)，
其中δ称之为尺度空间因子，该值的大小与图像的被平滑度成正比。图像的轮廓信息由大尺度体现，图像的细节信息通过小尺度体现。
S32、对差分金字塔局部极值点进行定位，DoG算子由不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成，然后计算得到精确的几何约束模型用于配准图像。其计算步骤如图3所示，具体过程如下：
S321、计算KPCA—W—SIFI'描述符的欧氏距离，最近邻(NN)和第二近邻(SCN)的距离之比(NN/SCN)作为相似性度量，设定阈值，得到候选匹配点对集合；
S322、应用RANSAC鲁棒方法，通过几何一致性检验，去除Outliers，并估计几何约束模型，采用二次多项式变换模型：
Figure BDA0001894003020000072
S323、将所述几何约束条件作用于候选点对上，获取更多地匹配数据点对；
S324、通过计算得到精确的几何约束模型，原始待处理的图像数据使用双线性插值进行重采样，配准图像。
S33、把正在监测的排管内的画面图像数据与数据库里面的排管内没有堵塞的画面图像数据进行比对，如果发现有异常，将结果分等级显示在主机界面上。
控制中心将被分析处理过后的监测的排管内的画面图像数据与数据库里面的排管内没有堵塞的画面图像数据进行比对，如果发现有排管堵塞等异常，会将结果分等级输出和显示在主机界面上。
S4、控制中心启动清障设备对排管管道进行清洗，并根据所述排管内堵塞的严重等级调节清洗力度。
控制中心启动高压水枪、高压气枪等清障设备对排管管道进行清洗，并根据所述排管内堵塞的严重等级调节清洗力度，高压水流或气流的压力大小是根据图像识别分析出的堵塞严重等级调节的，即排管内堵塞严重就自动使用大压力的高压水流进行清洗，如果堵塞不严重就使用小压力的高压水流进行清洗。
S5、控制中心控制排管内的排查设备和清障设备根据预先设定的程序和时间参数交替工作，自动重复S2-S4的步骤直至排管内堵塞完全消除，再控制排管排查设备和清障设备地收回。
控制中心控制排管内的排查设备和清障设备根据预先设定的程序和时间参数交替工作，设定清洗会每隔1分钟暂停一次，在暂停期间再通过摄像头获取排管内的堵塞等级，直至排管内堵塞基本消除，就停止清洗，否则自动重复S2-S4的步骤。当排管内堵塞完全清除完之后，控制中心再控制自动绕线器工作将与之连接的排查设备和清障设备收回。
如图4所示，本发明还公开了一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其包括：
排查过程控制模块，用于根据主控中心模块的指令控制排查设备对排管堵塞情况图像数据进行采集和传输，其包括排查设备控制单元和数据传输单元；
阻塞等级判断模块，用于对采集到的排管堵塞图像数据进行分析处理以得出排管内堵塞的严重等级，并输出和展示该结果，其包括数据分析比对单元以及结果输出和显示单元；
清障过程控制模块，用于根据主控中心模块的指令控制清障设备对排管内的堵塞物进行清除和对该清除过程进行适时监控，其包括清障设备控制单元和清障设备监控单元；
设备安装和回收控制模块，用于控制所述排管排查设备和清障设备的自动安装和收回；
通讯模块，用于实现所述系统各模块和排管排查、清障设备之间的信号和数据交换；
主控中心模块，用于控制所述系统各模块之间的协调配合工作；以及
数据库模块，用于存储整个排管清障过程中所需的各种数据以及存储每次排管清障全过程的数据；
其中，主控制中心模块控制设备安装和回收控制模块向与排管排查和清障设备连接的电动伸缩杆发送信号对相关设备进行安装，然后主控制中心模块控制排查设备控制单元和数据传输单元向排管排查和清障设备发送信号对排管内的图像数据进行采集和传输，数据分析比对单元对采集到的图像数据进行分析处理后，由结果输出和显示单元输出和显示堵塞严重等级，主控制中心模块控制所述清障设备控制单元和清障设备监控单元对排管内堵塞进行清洗以及对整个清洗过程进行监控和数据记录，清障过程结束后，主控制中心模块控制设备安装和回收控制模块对设备进行回收，以及控制数据库模块对清障过程数据进行整理和保存。
具体的：主控中心模块，包括微处理器，通过对各种指令信号进行解析和执行，控制所述系统各模块之间的协调配合工作。
阻塞等级判断模块，用于对采集到的排管堵塞图像数据进行分析处理以得出排管内堵塞的严重等级，并输出和展示该结果，其包括数据分析比对单元以及结果输出和显示单元。其中，数据分析比对单元至少包括图像分析处理sift算法模块、几何约束模型构建模块以及图片比对分析算法模块。
数据库模块，用于存储整个排管清障过程中所需的各种数据以及存储每次排管清障全过程的数据，其中，数据库模块至少存储有排管内没有堵塞的画面图像数据、清障设备工作时长和流量数据以及清障全过程每个环节的视频、图像数据。
清障过程控制模块，用于根据主控中心模块的指令控制清障设备对排管内的堵塞物进行清除和对该清除过程进行适时监控，其包括清障设备控制单元和清障设备监控单元，其中，清障设备监控单元包括计时器和流量监控器，分别用于对每次清障过程进行计时以及水流量和气流量统计。
通讯模块，用于实现所述系统各模块和排管排查、清障设备之间的信号和数据交换，其包括有线通讯模块和无线通讯模块，具体使用时可根据实际情况自主选择通过有线方式或无线方式连接排管排查和清障设备，实现信号和数据的交换。排管排查和清障设备包括高清摄像头和高压水枪、高压气枪或其它功能类似的设备。
为了便于控制合操作，排管排查和清障设备还设置有与其连接的的电动伸缩杆和自动绕线器，分别用于排管排查和清障设备的安装和收回。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、工作人员将相关排管排查设备和清障设备送至阻塞处，并将其尽可能调整到合适位置以利于设备正常工作；
S2、调整排查设备的角度和排管内的亮度，尽可能全面地采集排管内图像数据并将所述数据传输至控制中心；
S3、控制中心针对所述图像数据构建尺度空间和图像金字塔，接着对差分金字塔局部极值点进行定位，最终通过数据比对分析，判断排管管道内的堵塞情况，并输出和显示排管堵塞的严重等级；
S4、控制中心启动清障设备对排管管道进行清洗，并根据所述排管内堵塞的严重等级调节清洗力度；
S5、控制中心控制排管内的排查设备和清障设备根据预先设定的程序和时间参数交替工作，自动重复S2-S4的步骤直至排管内堵塞完全消除，再控制排管排查设备和清障设备地收回。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法，其特征在于，所述S3中判断排管内堵塞的严重等级的过程具体为：
S31、构建尺度空间，通过对尺寸空间图像进行亚采样处理以达到尺度不变性，通过对图像进行平滑和亚采样操作并交替重复进行，构成图像金字塔；
S32、对差分金字塔局部极值点进行定位，DoG算子由不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成，然后计算得到精确的几何约束模型用于配准图像；
S33、把正在监测的排管内的画面图像数据与数据库里面的排管内没有堵塞的画面图像数据进行比对，如果发现有异常，将结果分等级显示在主机界面上。
3.根据权利要求2所述的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障方法，其特征在于，所述S32的计算过程具体为：
S321、计算KPCA—W—SIFI'描述符的欧氏距离，最近邻(NN)和第二近邻(SCN)的距离之比(NN/SCN)作为相似性度量，设定阈值，得到候选匹配点对集合；
S322、应用RANSAC鲁棒方法，通过几何一致性检验，去除Outliers，并估计几何约束模型；
S323、将所述几何约束条件作用于候选点对上，获取更多地匹配数据点对；
S324、通过计算得到精确的几何约束模型，原始待处理的图像数据使用双线性插值进行重采样，配准图像。
4.一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其特征在于，包括：
排查过程控制模块，用于根据主控中心模块的指令控制排查设备对排管堵塞情况图像数据进行采集和传输，其包括排查设备控制单元和数据传输单元；
阻塞等级判断模块，用于对采集到的排管堵塞图像数据进行分析处理以得出排管内堵塞的严重等级，并输出和展示该结果，其包括数据分析比对单元以及结果输出和显示单元；
清障过程控制模块，用于根据主控中心模块的指令控制清障设备对排管内的堵塞物进行清除和对该清除过程进行适时监控，其包括清障设备控制单元和清障设备监控单元；
设备安装和回收控制模块，用于控制所述排管排查设备和清障设备的自动安装和收回；
通讯模块，用于实现所述系统各模块和排管排查、清障设备之间的信号和数据交换；
主控中心模块，用于控制所述系统各模块之间的协调配合工作；以及
数据库模块，用于存储整个排管清障过程中所需的各种数据以及存储每次排管清障全过程的数据；
其中，所述主控制中心模块控制设备安装和回收控制模块向与排管排查和清障设备连接的电动伸缩杆发送信号对相关设备进行安装，然后所述主控制中心模块控制所述排查设备控制单元和数据传输单元向排管排查和清障设备发送信号对排管内的图像数据进行采集和传输，所述数据分析比对单元对采集到的图像数据进行分析处理后，由所述结果输出和显示单元输出和显示堵塞严重等级，所述主控制中心模块控制所述清障设备控制单元和清障设备监控单元对排管内堵塞进行清洗以及对整个清洗过程进行监控和数据记录，清障过程结束后，所述主控制中心模块控制设备安装和回收控制模块对设备进行回收，以及控制所述数据库模块对清障过程数据进行整理和保存。
5.根据权利要求4所述的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其特征在于，所述数据分析比对单元至少包括图像分析处理sift算法模块、几何约束模型构建模块以及图片比对分析算法模块。
6.根据权利要求4所述的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其特征在于，所述数据库模块至少存储有排管内没有堵塞的画面图像数据、清障设备工作时长和流量数据以及清障全过程每个环节的视频、图像数据。
7.根据权利要求4所述的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其特征在于，所述清障设备监控单元包括计时器和流量监控器，分别用于对每次清障过程进行计时和流量统计。
8.根据权利要求4所述的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其特征在于，所述主控中心模块包括微处理器。
9.根据权利要求4所述的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其特征在于，所述通讯模块包括有线通讯模块和无线通讯模块，分别通过有线方式和无线方式连接排管排查和清障设备，所述排管排查和清障设备包括高清摄像头和高压水枪、高压气枪或其它功能类似的设备。
10.根据权利要求9所述的一种基于视频可视化的输电线路电缆排管清障系统，其特征在于，所述排管排查和清障设备还包括与其连接设置的电动伸缩杆和自动绕线器，分别用于排管排查和清障设备的安装和收回。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113033383B (zh) * 2021-03-23 2022-04-12 山东大学 基于深度学习的透水路面堵塞无损检测方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101347784A (zh) * 2008-08-21 2009-01-21 上海伟司机械设备有限公司 一种采用双变频方法对液压管路进行清洗的方法及其装置
CN105170528A (zh) * 2015-09-29 2015-12-23 北京洁禹通环保科技有限公司 一种移动式扶梯梯级自动清洗方法及装置
CN106245567A (zh) * 2016-08-31 2016-12-21 重庆广播电视大学 一种基于云平台的道路清扫系统与方法
CN107078478A (zh) * 2014-09-19 2017-08-18 威斯克伊奎缇公司 加压的流体穿管器
CN107609562A (zh) * 2017-09-14 2018-01-19 电子科技大学 一种基于sift算法的尺度空间特征检测方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002168794A (ja) * 2000-11-30 2002-06-14 Tatsuta Electric Wire & Cable Co Ltd 管路観察装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101347784A (zh) * 2008-08-21 2009-01-21 上海伟司机械设备有限公司 一种采用双变频方法对液压管路进行清洗的方法及其装置
CN107078478A (zh) * 2014-09-19 2017-08-18 威斯克伊奎缇公司 加压的流体穿管器
CN105170528A (zh) * 2015-09-29 2015-12-23 北京洁禹通环保科技有限公司 一种移动式扶梯梯级自动清洗方法及装置
CN106245567A (zh) * 2016-08-31 2016-12-21 重庆广播电视大学 一种基于云平台的道路清扫系统与方法
CN107609562A (zh) * 2017-09-14 2018-01-19 电子科技大学 一种基于sift算法的尺度空间特征检测方法

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