基于超像素特征的渠道边坡破坏智能识别方法

摘要

本发明涉及一种基于超像素特征的渠道边坡破坏智能识别方法，包含SLIC超像素分割、超像素特征向量选取和设计、超像素SVM分类模型训练、图像整体边坡状态判别四个步骤，本发明利用图像识别技术，结合无人机巡检，实现了渠道图像数据的自动处理识别，避免了手动处理图像数据时处理效率低，易受人为因素干扰，以及处理结果滞后的缺点，实现工程的快速安全巡检和全覆盖检测，克服了传统安全监测中人工巡检效率低下和监测传感器监测有限断面局限性的弊端。