CN113723626A - 地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113723626A CN113723626A CN202110838935.7A CN202110838935A CN113723626A CN 113723626 A CN113723626 A CN 113723626A CN 202110838935 A CN202110838935 A CN 202110838935A CN 113723626 A CN113723626 A CN 113723626A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- operation behavior
- detected
- subway tunnel
- construction operation
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims abstract description 235
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 159
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 10
- 230000009471 action Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 4
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 3
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 3
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 208000006440 Open Bite Diseases 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Geometry (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本申请涉及一种地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据图像，确定地表与待检测地铁隧道之间的位置关系；提取图像中的作业行为外观特征；根据作业行为外观特征，识别到地表存在施工作业行为，则根据作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定施工作业行为的最大影响范围；根据施工作业行为的最大影响范围和位置关系，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果。采用本方法，能够根据上传的待检测地铁隧道地表的图像，自动确定地表是否存在施工作业行为，以及施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果，无需通过人工巡查，从而提高了地铁线路保护巡检效率。
Description
技术领域
本申请涉及保护巡检技术领域，特别是涉及一种地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
在地铁结构建成并运营以后，为了避免在地铁结构控制保护区内进行地质勘探、基坑开挖等施工作业行为，对地铁隧道造成不良影响，需要在地铁线路上方地面进行地铁保护巡检工作。
传统技术中，针对地铁线路的保护巡检方法，一般是通过人工巡查来完成。但是，随着地铁建设规模的增大，地铁线路越来越长，若仍然通过人工巡查，会导致地铁线路保护巡检的时间较长，从而造成地铁线路保护巡检效率较低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高地铁线路保护巡检效率的地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种地铁线路保护巡检方法，所述方法包括：
获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据所述图像，确定所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系；
提取所述图像中的作业行为外观特征；
根据所述作业行为外观特征，识别到所述地表存在施工作业行为，则根据所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定所述施工作业行为的最大影响范围；
根据所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果。
在其中一个实施例中，所述获取待检测地铁隧道的地表的图像，包括：
若所述地表所在区域属于禁飞区域，则获取所述地表的监控摄像设备所拍摄到的所述地表的图像；
若所述地表所在区域不属于禁飞区域，则获取无人机所拍摄到的所述地表的图像。
在其中一个实施例中，所述根据所述图像，确定所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系，包括：
对所述图像进行预处理，得到预处理后的图像；
根据所述预处理后的图像，对所述地表进行建模处理，得到所述地表的地理信息模型；
将所述地理信息模型和所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型进行匹配，得到所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系。
在其中一个实施例中，所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型通过下述方式得到：
获取待检测地铁隧道的建筑信息模型；
将所述建筑信息模型的坐标进行转换处理，得到所述建筑信息模型在所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中的位置信息；
根据所述位置信息，将所述建筑信息模型导入所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中，得到所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型。
在其中一个实施例中，所述根据所述作业行为外观特征，识别到所述地表存在施工作业行为，包括：
根据所述作业行为外观特征，查询预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系，得到与所述作业行为外观特征对应的施工作业行为，则确认所述地表存在所述施工作业行为。
在其中一个实施例中，所述根据所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定所述施工作业行为的最大影响范围，包括：
获取所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征；
根据所述工程设备外观特征，查询预设的工程设备标识与工程设备外观特征的对应关系，得到与所述工程设备外观特征对应的工程设备标识；
获取所述工程设备标识对应的工程设备的最大影响范围，作为所述施工作业行为的最大影响范围。
在其中一个实施例中，所述根据所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果，包括：
将所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系进行对比，得到对比结果；
根据所述对比结果，判断所述施工作业行为是否对所述待检测地铁隧道造成影响；
若所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道造成影响，则根据所述对比结果，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响程度，作为所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果。
一种地铁线路保护巡检装置，所述装置包括：
关系确定模块，用于获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据所述图像，确定所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系；
特征提取模块，用于提取所述图像中的作业行为外观特征；
范围确定模块，用于根据所述作业行为外观特征，识别到所述地表存在施工作业行为，则根据所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定所述施工作业行为的最大影响范围；
结果确定模块，用于根据所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据所述图像，确定所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系；
提取所述图像中的作业行为外观特征；
根据所述作业行为外观特征，识别到所述地表存在施工作业行为，则根据所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定所述施工作业行为的最大影响范围；
根据所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据所述图像，确定所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系；
提取所述图像中的作业行为外观特征；
根据所述作业行为外观特征，识别到所述地表存在施工作业行为，则根据所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定所述施工作业行为的最大影响范围；
根据所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果。
上述地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，并根据图像，确定地表与待检测地铁隧道之间的位置关系；然后提取图像中的作业行为外观特征，并根据作业行为外观特征，识别到地表存在施工作业行为，则根据作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定施工作业行为的最大影响范围；最后根据施工作业行为的最大影响范围和位置关系，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果；这样，实现了根据拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，自动确定地表是否存在施工作业行为，以及施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果，整个过程无需通过人工巡查，从而简化了地铁线路保护巡检过程，进而提高了地铁线路保护巡检效率。
附图说明
图1为一个实施例中地铁线路保护巡检方法的应用环境图；
图2为一个实施例中地铁线路保护巡检方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中地铁线路保护巡检方法的流程示意图；
图4为又一个实施例中地铁线路保护巡检方法的流程示意图；
图5为一个实施例中地铁线路保护巡检装置的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
传统的地铁线路的保护巡检方法，主要存在以下问题：(1)现有人工巡查为主的地铁保护方法，应对线路增多主要通过增加巡视人员、提高巡视频率的方法。当线网规模增大到一定程度，需要增加大量巡视人员，人工成本极高，人员管理难度大；(2)靠人工巡视的方法，通常一条线路仅有几个巡视人员，不仅工作量大，且不能及时发现可能对线路造成损害的现象，时效性差；(3)巡查中发现可能对线路造成影响的现象，要靠巡检员上报技术人员处理，不易快速评估造成影响的程度，还需对线路和地表情况进行调查；(4)人的工作效能受人的责任心、情绪、健康状况等影响，漏巡、缺巡时有发生；(5)每天巡检员巡检完成后，需要将照片发给复核人员逐张检查，以便确认巡检成果，费事费力；(6)地铁线路地面复杂，巡检人员熟悉线路时间较长，且部分存在绕路远、盲区等情况。因此，为了解决上述问题，本申请提供了一种新的能够适应大规模地铁线网的，具有成本低、准确性好、时效性高等特点的地铁线路保护巡检方法。
本申请提供的地铁线路保护巡检方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，拍摄终端102通过网络与服务器104进行通信。具体地，参考图1，服务器104获取拍摄终端102上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据图像，确定地表与待检测地铁隧道之间的位置关系；提取图像中的作业行为外观特征；根据作业行为外观特征，识别到地表存在施工作业行为，则根据作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定施工作业行为的最大影响范围；根据施工作业行为的最大影响范围和位置关系，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果。其中，拍摄终端102可以但不限于是各种摄像机、监控摄像设备(比如监控摄像头)、无人机等，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种地铁线路保护巡检方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S201，获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据图像，确定地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
其中，拍摄终端用于对待检测地铁隧道的地表进行实时拍摄，并将拍摄到的待检测地铁隧道的地表的图像，实时上传至服务器，供服务器分析处理。
其中，待检测地铁隧道是指需要进行保护巡检的地铁隧道，比如A城市地铁4号线、A城市地铁5号线等。
其中，地表与待检测地铁隧道之间的位置关系，用于表征地表与待检测地铁隧道之间的垂直距离，比如地表向下延伸多少米，就可以到达地铁隧道。
具体地，拍摄终端对待检测地铁隧道的地表进行实时拍摄，并将拍摄得到的待检测地铁隧道的地表的图像，通过网络上传至服务器中；服务器接收拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，对该图像进行分析处理，得到地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
举例说明，无人机沿地铁隧道线路飞行拍摄或通过摄像头对地铁隧道地表进行拍摄，并将拍摄得到的地表图像上传至服务器中，通过服务器对上传的地表图像进行一系列分析处理，得到地表与地铁隧道之间的位置关系。
步骤S202，提取图像中的作业行为外观特征。
其中，作业行为外观特征用于表征作业行为的关键特征信息，包括作业所需的工程设备外观特征、作业场地外观特征等。例如，打桩作业需要有打桩机，那么打桩作业的外观特征，包括一个竖直的用于对桩进行导向和锤击的长臂。
具体地，服务器获取预设的作业行为外观特征提取指令，并根据作业行为外观特征提取指令，对待检测地铁隧道的地表的图像进行特征提取处理，得到该图像中的作业行为外观特征。
进一步地，服务器还可以将待检测地铁隧道的地表的图像，输入训练完成的作业行为外观特征提取模型，通过作业行为外观特征提取模型对该图像进行特征提取处理，得到该图像中的作业行为外观特征。
步骤S203，根据作业行为外观特征，识别到地表存在施工作业行为，则根据作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定施工作业行为的最大影响范围。
其中，施工作业行为与作业行为外观特征存在一一对应的关系，不同施工作业行为，对应不同的作业行为外观特征。例如，打桩作业需要有打桩机，其外观特征主要是具有一个竖直的用于对桩进行导向和锤击的长臂，通过确定这些外观特征，来识别这个作业是打桩作业；其他作业形式的识别也是通过它的外观特征，比如施工机械外观、场地外观，来分辨是不是属于施工作业行为。
其中，工程设备外观特征是指施工作业行为所需要的工程设备的外观特征，例如针对打桩作业，工程设备外观特征是指一个竖直的用于对桩进行导向和锤击的长臂。不同工程设备，对应的工程设备外观特征不一样。
需要说明的是，作业行为外观特征中除了包括场地外观特征，还包括工程设备外观特征。
其中，施工作业行为的最大影响范围，是指施工作业行为中所使用的工程设备的最大施工范围，比如打桩机的最大开挖深度；以桩基为例，在判断出地表有个打桩机并识别出它可能的型号以后，将这个型号的设备能够施打的最大桩长，作为最大开挖深度，这个最大开挖深度也是这个打桩作业行为的最大影响范围。
具体地，服务器根据作业行为外观特征，查询存储有多个施工作业行为的作业行为外观特征的第一数据库，若从第一数据库中查询得到作业行为外观特征与提取得到的作业行为外观特征相同的施工作业行为，则确定待检测地铁隧道的地表存在施工作业行为；从作业行为外观特征中提取出工程设备外观特征，根据工程设备外观特征查询存储有多个工程设备型号对应的工程设备外观特征和最大施工范围的第二数据库，得到提取出的工程设备外观特征所对应的工程设备型号以及与该工程设备型号对应的最大施工范围，并将该工程设备型号对应的最大施工范围，作为施工作业行为的最大影响范围。
步骤S204，根据施工作业行为的最大影响范围和位置关系，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果。
其中，施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果，是指施工作业行为是否对待检测地铁隧道造成影响以及造成影响的程度。
具体地，服务器将施工作业行为的最大影响范围，与地表与待检测地铁隧道之间的位置关系进行比较，得到比较结果；根据比较结果，判断出施工作业行为是否对待检测地铁隧道造成影响以及造成影响的程度。
上述地铁线路保护巡检方法中，通过获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，并根据图像，确定地表与待检测地铁隧道之间的位置关系；然后提取图像中的作业行为外观特征，并根据作业行为外观特征，识别到地表存在施工作业行为，则根据作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定施工作业行为的最大影响范围；最后根据施工作业行为的最大影响范围和位置关系，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果；这样，实现了根据拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，自动确定地表是否存在施工作业行为，以及施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果，整个过程无需通过人工巡查，从而简化了地铁线路保护巡检过程，进而提高了地铁线路保护巡检效率。
在一个实施例中，在步骤S201中，获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，具体包括：若地表所在区域属于禁飞区域，则获取地表的监控摄像设备所拍摄到的地表的图像；若地表所在区域不属于禁飞区域，则获取无人机所拍摄到的地表的图像。
其中，地表的监控摄像设备，是指安装在地表所在区域的监控摄像头。
具体地，服务器对待检测地铁隧道的地表所在区域进行识别，以判断出地表所在区域是否属于禁飞区域，若地表所在区域属于禁飞区域，获取地表的监控摄像设备上传的其所摄到的地表的图像；若地表所在区域不属于禁飞区域，则获取无人机上传的其所摄到的地表的图像。
举例说明，在允许无人机飞行的地区，通过无人机拍摄的方式扫描地表状况，得到表示真实的地表状况信息的图像，并上传至服务器；在禁止无人机飞行的地区，采用安装摄像头拍摄地表的图像，并上传至服务器。
在本实施例中，通过无人机拍摄或者监控摄像设备拍摄的方式，获取地表的图像，无需通过人工拍摄，从而提高了待检测地铁隧道的地表的图像的获取效率，有利于便于后续根据待检测地铁隧道的地表的图像，自动判断待检测地铁隧道的地表是否存在施工作业行为。
在一个实施例中，在步骤S201中，根据图像，确定地表与待检测地铁隧道之间的位置关系，具体包括：对图像进行预处理，得到预处理后的图像；根据预处理后的图像，对地表进行建模处理，得到地表的地理信息模型；将地理信息模型和待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型进行匹配，得到地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
其中，对图像进行预处理是指对图像进行筛选、拼接。待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型，是指待检测地铁隧道所在区域的GIS(Geographic InformationSystem，地理信息系统)模型。
具体地，服务器对图像进行筛选，以筛选掉不满足处理条件的部分图像，比如清晰度低、存在遮挡等的图像，得到完整、清晰、无遮挡的目标图像；对目标图像进行拼接处理，得到完整的地表区域图像，作为预处理后的图像；通过地理信息模型构建指令，根据预处理后的图像，对地表进行建模处理，得到地表的地理信息模型；将地理信息模型和待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型进行匹配，得到地理信息模型在待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型中的位置，根据该位置，确定地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
举例说明，用无人机或摄像头拍摄对地表建模，结合隧道线路的设计轴线坐标，可以比较准确的获得地表和地铁隧道之间的位置关系；比如，首先根据拍摄设备的镜头焦距、光圈等参数，推算镜头自身到被拍摄对象的距离，进一步推算地表物体之间的位置关系以完成地表建模；拍摄用的无人机或摄像头带有定位功能，能够确定实时位置，通过定位再与待检测地铁隧道所在区域的GIS模型进行匹配，即可得到地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
在本实施例中，先对图像进行预处理，再根据预处理后的图像，对地表进行建模处理，最后将得到的地理信息模型和待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型进行匹配，有利于准确得到地表与待检测地铁隧道之间的位置关系，相比于根据对地表的描述并不精确的地质剖面图，来确定地表与地铁隧道之间的位置关系，本申请提供的上述方法，有利于提高地表与待检测地铁隧道之间的位置关系的确定准确率。
在一个实施例中，待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型通过下述方式得到：获取待检测地铁隧道的建筑信息模型；将建筑信息模型的坐标进行转换处理，得到建筑信息模型在待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中的位置信息；根据位置信息，将建筑信息模型导入待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中，得到待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型。
其中，待检测地铁隧道的建筑信息模型，是指整条地铁隧道及车站和附属结构(比如车站出入口、通风口)的BIM(Building Information Modeling，建筑信息模型)。
其中，待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景，是指待检测地铁隧道所在区域的GIS三维地理场景，该场景中并未导入待检测地铁隧道的建筑信息模型。
需要说明的是，待检测地铁隧道的建筑信息模型是基于城建坐标系建立的，待检测地铁隧道所在区域的GIS三维地理场景是基于WGS84坐标系建立的，若将待检测地铁隧道的建筑信息模型导入待检测地铁隧道所在区域的GIS三维地理场景中，需要在GIS三维地理场景中查找到建筑信息模型的所在位置；因此，本申请通过将建筑信息模型的城建坐标系和GIS三维地理场景的WGS84坐标系之间通过换算对应起来，以完成后续的建筑信息模型导入。
具体的，服务器获取待检测地铁隧道的建筑信息模型，按照建筑信息模型所在的坐标系和待检测地铁隧道所在区域的GIS三维地理场景所在的坐标系，将建筑信息模型的坐标进行转换处理，以将建筑信息模型与GIS三维地理场景相适配，从而得到建筑信息模型在GIS三维地理场景中的坐标信息，作为建筑信息模型在GIS三维地理场景中的位置信息；根据建筑信息模型在GIS三维地理场景中的位置信息，将建筑信息模型导入GIS三维地理场景中，得到包括建筑信息模型的GIS三维地理场景，进而得到待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型。
在本实施例中，根据待检测地铁隧道的建筑信息模型在待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中的位置信息，将建筑信息模型导入待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中，得到待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型，有利于后续根据待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型，得到待检测地图隧道的地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
在一个实施例中，在步骤S203中，根据作业行为外观特征，识别到地表存在施工作业行为，具体包括：根据作业行为外观特征，查询预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系，得到与作业行为外观特征对应的施工作业行为，则确认地表存在施工作业行为。
具体地，服务器获取预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系，然后根据提取出的作业行为外观特征，查询预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系，得到与提取出的作业行为外观特征对应的施工作业行为；若查询得到与提取出的作业行为外观特征对应的施工作业行为，则确认待检测地铁隧道的地表存在该施工作业行为。
举例说明，假设作业行为外观特征为一个竖直的用于对桩进行导向和锤击的长臂，而打桩作业的也为一个竖直的用于对桩进行导向和锤击的长臂，则确认地表存在打桩作业。
进一步地，服务器若从预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系中，没有查询到与提取出的作业行为外观特征对应的施工作业行为，则生成报告信息，并将报告信息发送至工作人员的用户终端，通过用户终端展示报告信息，以提醒工作人员前往现场，并判断地表是否存在施工作业行为，若通过人工判断地表不存在施工作业行为，则说明地表的当前环境安全。
在本实施例中，根据作业行为外观特征，查询预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系，可以自动判断出地表是否存在施工作业行为，避免了通过人工进行巡检，导致人工成本较高的缺陷，进而降低了地铁线路保护巡检的成本。
在一个实施例中，在步骤S203中，根据作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定施工作业行为的最大影响范围，具体包括：获取作业行为外观特征中的工程设备外观特征；根据工程设备外观特征，查询预设的工程设备标识与工程设备外观特征的对应关系，得到与工程设备外观特征对应的工程设备标识；获取工程设备标识对应的工程设备的最大影响范围，作为施工作业行为的最大影响范围。
其中，工程设备标识是指工程设备的标识信息，比如工程设备型号、工程设备名称、工程设备编号等。
其中，工程设备标识与工程设备外观特征存在一一对应的关系，不同工程设备标识，对应的工程设备外观特征不一样；工程设备标识与工程设备的最大影响范围存在一一对应的关系，不同工程设备标识，对应的工程设备的最大影响范围不一样。
具体地，服务器从作业行为外观特征中提取出工程设备外观特征；获取预设的工程设备标识与工程设备外观特征的对应关系，并根据提取出的工程设备外观特征，查询预设的工程设备标识与工程设备外观特征的对应关系，得到工程设备外观特征与提取出的工程设备外观特征相同的工程设备标识，并将该工程设备标识作为与提取出的工程设备外观特征对应的工程设备标识；获取预设的工程设备标识与工程设备的最大影响范围的对应关系，根据得到的工程设备标识，查询预设的工程设备标识与工程设备的最大影响范围的对应关系，得到与该工程设备标识对应的工程设备的最大影响范围，并将该最大影响范围，作为施工作业行为的最大影响范围。
举例说明，假设工程设备外观特征为一个竖直的用于对桩进行导向和锤击的长臂，则该工程设备外观特征对应的工程设备标识为某个型号的打桩机，并将该型号的打桩机的最大开挖深度，作为地表上的施工作业行为的最大影响范围。
在本实施例中，先根据工程设备外观特征，确定对应的工程设备标识，再根据工程设备标识对应的工程设备的最大影响范围，确定施工作业行为的最大影响范围，整个过程无需人工参与，从而提高了地表上的施工作业行为的最大影响范围的确定效率，同时有利于后续根据地表上的施工作业行为的最大影响范围，快速确定出施工作业行为是否对待检测地铁隧道造成影响。
在一个实施例中，在步骤S204中，根据施工作业行为的最大影响范围和位置关系，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果，具体包括：将施工作业行为的最大影响范围和位置关系进行对比，得到对比结果；根据对比结果，判断施工作业行为是否对待检测地铁隧道造成影响；若施工作业行为对待检测地铁隧道造成影响，则根据对比结果，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响程度，作为施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果。
举例说明，针对打桩作业，在得到打桩机型号和该打桩机型号能够打桩的最大桩长，并把该最大桩长作为在地表施工作业的最大影响范围；打桩机放在地表上，然后向下打桩；打桩机的最大影响范围，就是打桩机往地下打桩的能够达到的最大深度，将这个最大深度与先前得到的地表与地铁隧道的位置关系进行对比，判断打桩机是否会打到地铁隧道；如果打桩机打到地铁隧道或者地铁隧道附近的某个范围，就认为打桩机会对地铁隧道的安全造成影响；具体影响程度根据这个打桩机能够打到的地方与地铁隧道之间的位置关系来判断，打桩机离地铁隧道越近，则影响程度越大，打桩机能够直接打穿地铁隧道的影响程度最大。
在本实施例中，根据施工作业行为的最大影响范围和位置关系，可以自动确定施工作业行为是否对待检测地铁隧道造成影响，以及对待检测地铁隧道的影响程度，避免了通过人工进行巡检，导致地铁线路保护巡检较低的缺陷，进而提高了地铁线路保护巡检效率。
在一个实施例中，如图3所示，提供了另一种地铁线路保护巡检方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S301，获取待检测地铁隧道的建筑信息模型；将建筑信息模型的坐标进行转换处理，得到建筑信息模型在待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中的位置信息。
步骤S302，根据位置信息，将建筑信息模型导入待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中，得到待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型。
步骤S303，获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，对图像进行预处理，得到预处理后的图像。
步骤S304，根据预处理后的图像，对地表进行建模处理，得到地表的地理信息模型；将地理信息模型和待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型进行匹配，得到地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
步骤S305，提取图像中的作业行为外观特征。
步骤S306，根据作业行为外观特征，查询预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系，得到与作业行为外观特征对应的施工作业行为，则确认地表存在施工作业行为。
步骤S307，获取作业行为外观特征中的工程设备外观特征；根据工程设备外观特征，查询预设的工程设备标识与工程设备外观特征的对应关系，得到与工程设备外观特征对应的工程设备标识。
步骤S308，获取工程设备标识对应的工程设备的最大影响范围，作为施工作业行为的最大影响范围。
步骤S309，将施工作业行为的最大影响范围和位置关系进行对比，得到对比结果；根据对比结果，判断施工作业行为是否对待检测地铁隧道造成影响。
步骤S310，若施工作业行为对待检测地铁隧道造成影响，则根据对比结果，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响程度，作为施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果。
上述地铁线路保护巡检方法，实现了根据拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，自动确定地表是否存在施工作业行为，以及施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果，整个过程无需通过人工巡查，从而简化了地铁线路保护巡检过程，进而提高了地铁线路保护巡检效率。
为了更清晰阐明本公开实施例提供的地铁线路保护巡检方法，以下以一个具体的实施例对该地铁线路保护巡检方法进行具体说明。在一个实施例中，如图4所示，本公开还提供了又一种地铁线路保护巡检方法，在允许无人机飞行的地区，通过无人机拍摄的方式扫描地表情况，得到真实的地表状况信息，禁飞区采用安装摄像头拍摄；对拍摄的图像进行处理，自动分析地表情况并进行风险评估，能够有效降低人员需求量，进而降低人工成本；无人机或摄像头拍摄的图像即时上传、即时分析，能够满足时效性要求；具体包括以下内容：
(1)在地铁隧道建设完成后，对整条隧道及车站和附属结构进行BIM建模。并通过坐标转换，将此BIM模型导入GIS三维地理场景，令BIM模型与GIS三维地理场景匹配，在GIS系统中可以详细查看隧道模型及车站和附属结构。
(2)收集地铁保护工作中出现的可能对线路隧道产生影响的各种作业行为，如打桩、开挖，并提取这些作业的外观特征，如所需的机械设备、场地外观。对这些不同的作业行为进行分类并制作图像识别的数据库，令计算机能够自动识别图像中的作业行为。
(3)对于可能对线路造成影响的作业行为，主要是开挖，建立工程设备型号及外观的数据库，令计算机能够自动判断使用这一型号设备进行开挖作业对地层的影响范围。以开挖钻孔灌注桩为例，收集不同型号的钻机及外观制作数据库，计算机将图像与数据库进行对比，判断钻机型号及其能够开挖的最大深度，进而判断该挖孔作业可能造成的最大影响范围。
(4)无人机或摄像头对隧道沿线地表进行拍摄，图像即时传回控制中心；控制中心对图像进行处理，根据处理后的图像对隧道沿线地表进行建模。建立的模型与第(1)建立的GIS场景匹配，获得隧道与实际地表的位置对应关系。
(5)对无人机或摄像头拍摄的地表图像实时分析，通过第(2)中的方法进行图像识别，判断图中是否存在可能影响线路安全的作业行为；通过第(3)中的方法判断作业行为的影响范围；根据第(4)中建立的实际地表与隧道位置关系，判断是否会对线路造成影响及影响的程度。
上述地铁线路保护巡检方法，通过无人机沿隧道线路飞行拍摄或通过摄像头拍摄图像并即时上传到控制中心；通过控制中心对传回的图像进行识别，查找对地铁线路可能造成不良影响的行为并进行定位、评估影响程度、采取处置措施；有利于降低地铁线路保护巡检成本，提高地铁线路保护巡检效率，以及提高地铁线路保护巡检的时效性。
应该理解的是，虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种地铁线路保护巡检装置，包括：关系确定模块510、特征提取模块520、范围确定模块530和结果确定模块540，其中：
关系确定模块510，用于获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据图像，确定地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
特征提取模块520，用于提取图像中的作业行为外观特征。
范围确定模块530，用于根据作业行为外观特征，识别到地表存在施工作业行为，则根据作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定施工作业行为的最大影响范围。
结果确定模块540，用于根据施工作业行为的最大影响范围和位置关系，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果。
在一个实施例中，关系确定模块510，还用于若地表所在区域属于禁飞区域，则获取地表的监控摄像设备所拍摄到的地表的图像；若地表所在区域不属于禁飞区域，则获取无人机所拍摄到的地表的图像。
在一个实施例中，关系确定模块510，还用于对图像进行预处理，得到预处理后的图像；根据预处理后的图像，对地表进行建模处理，得到地表的地理信息模型；将地理信息模型和待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型进行匹配，得到地表与待检测地铁隧道之间的位置关系。
在一个实施例中，地铁线路保护巡检装置还包括模型构建模块，用于获取待检测地铁隧道的建筑信息模型；将建筑信息模型的坐标进行转换处理，得到建筑信息模型在待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中的位置信息；根据位置信息，将建筑信息模型导入待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中，得到待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型。
在一个实施例中，范围确定模块530，还用于根据作业行为外观特征，查询预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系，得到与作业行为外观特征对应的施工作业行为，则确认地表存在施工作业行为。
在一个实施例中，范围确定模块530，还用于获取作业行为外观特征中的工程设备外观特征；根据工程设备外观特征，查询预设的工程设备标识与工程设备外观特征的对应关系，得到与工程设备外观特征对应的工程设备标识；获取工程设备标识对应的工程设备的最大影响范围，作为施工作业行为的最大影响范围。
在一个实施例中，结果确定模块540，还用于将施工作业行为的最大影响范围和位置关系进行对比，得到对比结果；根据对比结果，判断施工作业行为是否对待检测地铁隧道造成影响；若施工作业行为对待检测地铁隧道造成影响，则根据对比结果，确定施工作业行为对待检测地铁隧道的影响程度，作为施工作业行为对待检测地铁隧道的影响结果。
关于地铁线路保护巡检装置的具体限定可以参见上文中对于地铁线路保护巡检方法的限定，在此不再赘述。上述地铁线路保护巡检装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储图像、位置关系、作业行为外观特征、影响结果等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种地铁线路保护巡检方法。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种地铁线路保护巡检方法，其特征在于，所述方法包括：
获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据所述图像，确定所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系；
提取所述图像中的作业行为外观特征；
根据所述作业行为外观特征，识别到所述地表存在施工作业行为，则根据所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定所述施工作业行为的最大影响范围；
根据所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，包括：
若所述地表所在区域属于禁飞区域，则获取所述地表的监控摄像设备所拍摄到的所述地表的图像；
若所述地表所在区域不属于禁飞区域，则获取无人机所拍摄到的所述地表的图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像，确定所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系，包括：
对所述图像进行预处理，得到预处理后的图像；
根据所述预处理后的图像，对所述地表进行建模处理，得到所述地表的地理信息模型；
将所述地理信息模型和所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型进行匹配，得到所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型通过下述方式得到：
获取待检测地铁隧道的建筑信息模型；
将所述建筑信息模型的坐标进行转换处理，得到所述建筑信息模型在所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中的位置信息；
根据所述位置信息，将所述建筑信息模型导入所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理场景中，得到所述待检测地铁隧道所在区域的三维地理信息模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述作业行为外观特征，识别到所述地表存在施工作业行为，包括：
根据所述作业行为外观特征，查询预设的施工作业行为与作业行为外观特征的对应关系，得到与所述作业行为外观特征对应的施工作业行为，则确认所述地表存在所述施工作业行为。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定所述施工作业行为的最大影响范围，包括：
获取所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征；
根据所述工程设备外观特征，查询预设的工程设备标识与工程设备外观特征的对应关系，得到与所述工程设备外观特征对应的工程设备标识；
获取所述工程设备标识对应的工程设备的最大影响范围，作为所述施工作业行为的最大影响范围。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果，包括：
将所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系进行对比，得到对比结果；
根据所述对比结果，判断所述施工作业行为是否对所述待检测地铁隧道造成影响；
若所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道造成影响，则根据所述对比结果，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响程度，作为所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果。
8.一种地铁线路保护巡检装置，其特征在于，所述装置包括：
关系确定模块，用于获取拍摄终端上传的待检测地铁隧道的地表的图像，根据所述图像，确定所述地表与所述待检测地铁隧道之间的位置关系；
特征提取模块，用于提取所述图像中的作业行为外观特征；
范围确定模块，用于根据所述作业行为外观特征，识别到所述地表存在施工作业行为，则根据所述作业行为外观特征中的工程设备外观特征，确定所述施工作业行为的最大影响范围；
结果确定模块，用于根据所述施工作业行为的最大影响范围和所述位置关系，确定所述施工作业行为对所述待检测地铁隧道的影响结果。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110838935.7A CN113723626A (zh) | 2021-07-23 | 2021-07-23 | 地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110838935.7A CN113723626A (zh) | 2021-07-23 | 2021-07-23 | 地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113723626A true CN113723626A (zh) | 2021-11-30 |
Family
ID=78673911
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110838935.7A Pending CN113723626A (zh) | 2021-07-23 | 2021-07-23 | 地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113723626A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114489122A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-05-13 | 山东奥邦交通设施工程有限公司 | 一种基于uav及配套机场的高速公路自动巡检方法及系统 |
| CN115951704A (zh) * | 2022-12-17 | 2023-04-11 | 北京思维实创科技有限公司 | 一种基于bim模型的无人机地铁巡检方法及设备 |
| CN116597390A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-08-15 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 输电线路周边的施工隐患检测方法、装置和计算机设备 |
-
2021
- 2021-07-23 CN CN202110838935.7A patent/CN113723626A/zh active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114489122A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-05-13 | 山东奥邦交通设施工程有限公司 | 一种基于uav及配套机场的高速公路自动巡检方法及系统 |
| CN114489122B (zh) * | 2021-12-30 | 2022-09-06 | 山东奥邦交通设施工程有限公司 | 一种基于uav及配套机场的高速公路自动巡检方法及系统 |
| CN115951704A (zh) * | 2022-12-17 | 2023-04-11 | 北京思维实创科技有限公司 | 一种基于bim模型的无人机地铁巡检方法及设备 |
| CN115951704B (zh) * | 2022-12-17 | 2023-08-15 | 北京思维实创科技有限公司 | 一种基于bim模型的无人机地铁巡检方法及设备 |
| CN116597390A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-08-15 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 输电线路周边的施工隐患检测方法、装置和计算机设备 |
| CN116597390B (zh) * | 2023-07-18 | 2023-12-12 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 输电线路周边的施工隐患检测方法、装置和计算机设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113723626A (zh) | 地铁线路保护巡检方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| KR101926561B1 (ko) | 블랙박스 영상을 이용한 딥러닝 기반의 패치 단위 도로 크랙 검출 장치 및 그 방법, 그리고 이 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 | |
| CN108297115B (zh) | 一种机器人的自主重定位方法 | |
| CN109577382B (zh) | 桩头解析系统及方法、存储有桩头解析程序的存储介质 | |
| CN110910341B (zh) | 一种输电线路锈蚀区缺陷检测方法及装置 | |
| CN112381356A (zh) | 一种工程项目竣工验收方法、系统、服务器及存储介质 | |
| CN105700525A (zh) | 基于Kinect传感器深度图机器人工作环境不确定性地图构建法 | |
| CN112528979B (zh) | 变电站巡检机器人障碍物判别方法及系统 | |
| CN110910360B (zh) | 电网图像的定位方法和图像定位模型的训练方法 | |
| CN111239768A (zh) | 一种电力巡检机器人自主构建地图并查找巡检目标的方法 | |
| CN115346256A (zh) | 机器人寻人方法及系统 | |
| CN112613453A (zh) | 一种用于电力基建施工现场违章排查方法及系统 | |
| CN114548912A (zh) | 建筑工程项目管理用全过程追踪方法及系统 | |
| CN115689305A (zh) | 一种用于矿井建设智能化程度的评估方法及系统 | |
| CN114494845A (zh) | 一种用于施工项目现场人工智能隐患排查系统及其排查方法 | |
| CN113610009A (zh) | 一种洪涝灾害无人机影像信息提取系统 | |
| KR102539835B1 (ko) | 3d 카메라를 이용한 디지털 트윈 생성 및 손상 분석 시스템 | |
| KR20240051806A (ko) | 드론 영상정보를 이용한 딥러닝 기반 구조물 손상 점검 방법 | |
| CN116758465A (zh) | 一种基于动态ai视觉的燃气管线车载巡检系统 | |
| CN116597329A (zh) | 一种基于机器视觉的桥梁裂缝检测系统及方法 | |
| CN115909094A (zh) | 基于2d图像和视频融合的地下桩基施工进度识别方法 | |
| CN111860626B (zh) | 基于无人机遥感和面向对象分类的水土保持监测方法及系统 | |
| CN112465072B (zh) | 一种基于YOLOv4模型的挖掘机图像识别方法 | |
| KR102281100B1 (ko) | 지하 매설관 이상 탐지 시스템 및 방법 | |
| CN114326794A (zh) | 幕墙缺陷的识别方法、控制终端、服务器及可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |