[發(fā)明專利]基于大數據的安全檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010731547.4 | 申請日： | 2020-07-27 |
| 公開（公告）號： | CN111846281A | 公開（公告）日： | 2020-10-30 |
| 發(fā)明（設計）人： | 周宗明 | 申請（專利權）人： | 四川創(chuàng)客知佳科技有限公司 |
| 主分類號： | B64F5/60 | 分類號： | B64F5/60;B64F5/40;G01N21/956;B64C39/02 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 數據 安全 檢測 方法 | ||
1.一種基于大數據的安全檢測方法，其特征在于，外觀檢查終端發(fā)送外觀檢查指令到無人機，所述外觀檢查指令包括客機編號、客機類型和檢查部位信息；
無人機響應于接收到的外觀檢查指令采集客機指定部位的圖像以得到第一客機檢測圖像，并根據客機類型、檢查部位信息和第一客機檢測圖像生成外觀檢測請求，然后將其發(fā)送至外觀檢測平臺；
外觀檢測平臺的圖像預處理模塊根據檢查部位信息去除第一客機檢測圖像中的冗余信息以得到第二客機檢測圖像；
特征提取模塊提取第二客機檢測圖像中外觀檢測部位的幾何信息；
模型生成模塊根據獲取到的客機標準圖像和位姿信息得到不同位姿下的客機位姿圖像，并對所有客機位姿圖像進行特征歸一化判別，然后將通過判別的客機位姿圖像存儲至對應的圖像匹配庫中；
視角分析模塊根據幾何信息進行位姿相關性分析以得到第二客機檢測圖像的視角信息，并根據所述視角信息、客機類型和檢查部位信息從圖像匹配庫中獲取目標客機位姿圖像；
外觀識別模塊根據目標客機位姿圖像和第二客機檢測圖像識別客機存在的外觀缺陷。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一客機檢測圖像為無人機的高分辨率圖像傳感器采集到的客機外觀圖像，其包括不同視角下的外部繞機檢查圖像；
所述第二客機檢測圖像為第一客機檢測圖像去除空間冗余、視覺冗余、信息熵冗余、結構冗余和知識冗余后的圖像；
所述客機標準圖像為圖像傳感器采集到的原始狀態(tài)下的客機外觀圖像，所述原始狀態(tài)為客機外觀未出現任何損傷時的待飛行狀態(tài)。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述幾何信息為第二客機檢測圖像中外觀檢測部位所呈現的幾何特征；
所述位姿相關性分析為根據幾何信息所指示的平行、垂直、正則、相等和相似的圖形特征計算得到外觀檢測部位的斜率和曲率以及根據該斜率和曲率得到對應的圖像拍攝角度。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述檢查部位信息包括外觀檢測部位和部位標識符；所述外觀檢測部位包括客機的舷窗部分、機翼部分、尾翼部分和機身部分；
所述機翼部分包括；所述機身部分包括機頭部分、左前機身、右前機身、左后機身、右后機身和起落架；
所述機翼部分包括左側機翼前緣、右側機翼前緣、機翼左中部和機翼右中部。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，外觀識別模塊根據所述客機位姿圖像和第二客機檢測圖像識別客機存在的外觀缺陷：
外觀識別模塊分別提取出客機位姿圖像與第二客機檢測圖像的紋理特征和幾何特征以得到第一外觀混合特征和第二外觀混合特征；
外觀識別模塊通過計算所述第一外觀混合特征和第二外觀混合特征的特征差值以得到缺陷特征串；
外觀識別模塊根據所述缺陷特征串識別客機存在的外觀缺陷。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，第一外觀混合特征和第二外觀混合特征包括若干特征串以及每個特征串對應的特征信息，所述特征信息包括紋理特征點信息、幾何特征點信息和特征點串聯信息。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，外觀識別模塊通過計算所述第一外觀混合特征和第二外觀混合特征的特征差值以得到缺陷特征串，其步驟還包括：外觀識別模塊根據所述缺陷特征串和所述缺陷特征串對應的特征信息得到客機檢測圖像中對應的缺陷區(qū)域。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述位姿信息包括視角信息和方位信息，所述視角信息為以目標拍攝部位為參照中心的拍攝視角和對應拍攝視角的角度大小，拍攝視角包括：正面視角、側面視角、仰拍視角和俯拍視角。
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