(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211199168.0 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 清研瀚高科技 （北京） 有限公司 地址 100191 北京市海淀区知春路23号5层 521A室 申请人 清华大学天津高端 装备研究院 　 清华大学 (72)发明人 刘大猛　李宁　房远志　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 岳晓萍 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/70(2017.01) G06V 10/764(2022.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 裂缝SLAM模型构建方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本发明公开了裂缝SLAM模型构建方法、 装 置、 设备及存储介质。 所述方法包括： 实时通过爬 壁机器人对待检测区域进行裂缝检测， 确定裂缝 检测结果； 在基于爬壁机器人对待检测区域进行 裂缝检测的过程中， 实时获取所述爬壁机器人的 目标位姿信息； 基于所述目标位姿信息， 在预先 构建的待检测区域SLAM模型中对所述裂缝检测 结果进行标注， 生成裂缝SLA M模型； 其中， 所述待 检测区域SLAM模型中包括所述待检测区域中的 特征点， 在对 所述裂缝检测结果进行标注的过程 中， 将所述特征点与所述裂缝检测结果进行融 合。 通过本发明实施例提供的技术方案， 可以实 现对待检测区域中的裂缝进行自动标注， 有助于 提高后期对裂缝的维修效率。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115457018 A 2022.12.09 CN 115457018 A 1.一种裂缝SLAM模型构建方法， 其特 征在于， 包括： 实时通过爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检测， 确定裂缝检测结果； 在基于爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检测的过程中， 实时获取所述爬壁机器人的 目标位姿信息； 基于所述目标位姿信息， 在预先构建的待检测区域SLAM模型中对所述裂缝检测结果进 行标注， 生 成裂缝SLAM模 型； 其中， 所述待检测区域SLAM模 型中包括所述待检测区域中的特 征点， 在对所述裂缝检测结果进行标注的过程中， 将所述特征点与所述裂缝检测结果进行 融合。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 通过爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检 测， 确定裂缝检测结果， 包括： 通过爬壁机器人实时获取待检测区域的图像数据及冲击弹性波数据； 分别根据 所述图像数据及所述冲击弹性波数据对所述待检测区域进行裂缝检测， 确定 裂缝检测结果； 其中， 所述裂缝检测结果包括基于图像数据确定的表面裂缝检测结果及基 于所述冲击弹性波数据确定的深度裂缝检测结果。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 分别根据所述图像数据及所述冲击弹性波 数据对所述待检测区域进行裂缝检测， 确定裂缝检测结果， 包括： 将所述图像数据输入至预先训练的裂缝检测模型中， 根据 所述裂缝检测模型的输出结 果确定所述表面裂缝检测结果； 将所述冲击弹性波数据输入至所述裂缝检测模型中， 根据 所述裂缝检测模型的输出结 果确定所述深度裂缝检测结果。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在基于爬壁机器人对待检测区域进行裂缝 检测的过程中， 实时获取 所述爬壁机器人的目标位姿信息， 包括： 在基于爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检测的过程中， 通过所述爬壁机器人上的惯 性测量单 元IMU实时获取 所述爬壁机器人的初始位姿信息； 在基于爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检测的过程中， 通过所述爬壁机器人实时获 取的所述待检测区域的连续两帧图像， 确定所述爬壁机器人的位姿变化信息； 基于卡尔曼滤波算法对所述初始位姿信 息及所述位姿变化信 息进行融合， 确定所述爬 壁机器人的目标位姿信息 。 5.根据权利要求1 ‑4任一所述的方法， 其特征在于， 所述裂缝检测结果包括： 是否存在 裂缝及裂缝受损程度。 6.一种裂缝SLAM模型构建装置， 其特 征在于， 包括： 裂缝检测结果确定模块， 用于实时通过爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检测， 确定 裂缝检测结果； 目标位姿信息获取模块， 用于在基于爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检测的过程 中， 实时获取 所述爬壁机器人的目标位姿信息； 裂缝标注模块， 用于基于所述目标位姿信息， 在预先构建的待检测区域SLAM模型中对 所述裂缝检测结果进行标注， 生 成裂缝SLAM模 型； 其中， 所述待检测区域SLAM模 型中包括所 述待检测区域中的特征点， 在对所述裂缝检测结果进行标注的过程中， 将所述特征点与所 述裂缝检测结果进行融合。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457018 A 27.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述裂缝检测结果确定模块， 包括： 数据获取单元， 用于通过爬壁机器人实时获取待检测区域的图像数据及冲击弹性波数 据； 裂缝检测结果确定单元， 用于分别根据所述图像数据及所述冲击弹性波数据对所述待 检测区域进 行裂缝检测， 确定裂缝检测结果； 其中， 所述裂缝检测结果包括基于图像数据确 定的表面裂缝检测结果及基于所述冲击弹性波数据确定的深度裂缝检测结果。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述目标位姿信息获取模块， 用于： 在基于爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检测的过程中， 通过所述爬壁机器人上的惯 性测量单 元IMU实时获取 所述爬壁机器人的初始位姿信息； 在基于爬壁机器人对待检测区域进行裂缝检测的过程中， 通过所述爬壁机器人实时获 取的所述待检测区域的连续两帧图像， 确定所述爬壁机器人的位姿变化信息； 基于卡尔曼滤波算法对所述初始位姿信 息及所述位姿变化信 息进行融合， 确定所述爬 壁机器人的目标位姿信息 。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1 ‑5中任一项所述的 裂缝SLAM模型构建方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1 ‑5中任一项所述的裂缝SLAM模型 构建方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457018 A 3