[發(fā)明專利]混凝土裂紋高分圖像無損語(yǔ)義分割方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010563009.9
• 申請(qǐng)日: 2020-06-19
• 公開（公告）號(hào): CN111612787B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張軍;朱光明;李文軍;劉珊;彭琳峰;曾惠芳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司;國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 長(zhǎng)沙市融智專利事務(wù)所(普通合伙) 43114
• 代理人: 龔燕妮

本發(fā)明公開了一種混凝土裂紋高分圖像無損語(yǔ)義分割方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取混凝土表面高分圖像；采用滑動(dòng)窗口將混凝土表面高分圖像截取為若干局部圖像；將若干局部圖逐一輸入預(yù)先訓(xùn)練好的混凝土裂紋初識(shí)別模型，將識(shí)別出的存在裂紋概率大于預(yù)設(shè)閾值的局部圖像均篩選出來；將篩選出來的局部圖像逐一輸入預(yù)先訓(xùn)練好的混凝土裂紋語(yǔ)義分割模型，對(duì)應(yīng)輸出逐像素分類的混凝土裂紋語(yǔ)義分割圖，實(shí)現(xiàn)混凝土表面高分圖像的無損語(yǔ)義分割。該方案能夠?qū)υ紙D像裂紋像素進(jìn)行無損識(shí)別，從而保證了裂紋的像素識(shí)別精度；能有效緩解其他語(yǔ)義分割模型導(dǎo)致的類別不平衡、計(jì)算量過大、假裂紋過多且在原始高分圖像中凌亂分布等問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及混凝土安全監(jiān)控領(lǐng)域，尤其涉及一種混凝土裂紋高分圖像無損語(yǔ)義分割方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

很多時(shí)候需要對(duì)混凝土的安全狀況進(jìn)行監(jiān)控檢測(cè)，其中，巡視檢查是混凝土安全監(jiān)控中必不可少的部分，通過巡視檢查可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)裂紋等影響結(jié)構(gòu)安全的缺陷。然而，巡視檢查目前主要依賴于人工，不可避免存在檢查空間受限，檢查耗時(shí)耗力，裂紋細(xì)節(jié)及發(fā)展過程難以掌控等問題。

近年來，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks，CNN)為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像分類任務(wù)上不斷超越以往圖像處理技術(shù)，且在各行業(yè)正逐步得到應(yīng)用。在圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域，以全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully convolutional networks，F(xiàn)CN)為代表的一系列基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義分割方法相繼被提出，也不斷刷新圖像語(yǔ)義分割精度。然而，由于計(jì)算條件的限制，如GPU顯存等，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入圖像的尺寸有著較高要求，當(dāng)采用高分辨率的相機(jī)進(jìn)行圖像采集時(shí)，其獲得的高分辨率的圖像(高分圖像)尺寸不適合直接作為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。此時(shí)，如果對(duì)采集的圖像進(jìn)行縮放，則會(huì)影響原始圖像中的裂紋像素分布，從而導(dǎo)致圖像語(yǔ)義分割的精度受損。一種有效的解決方法是采用滑動(dòng)窗口截取局部圖像的方式，將一張高分辨率圖像劃分為多張適應(yīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入尺寸的局部圖像，這些局部圖像可用于圖像的語(yǔ)義分割。然而，在進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，由于存在大量的背景信息，如果所有的局部圖像均用于語(yǔ)義分割，將導(dǎo)致極度的類別不平衡，且計(jì)算量過大。如果只選取有裂紋的局部圖像用于語(yǔ)義分割，那么大量的背景信息將被忽略，從而降低了模型對(duì)背景信息的識(shí)別能力，對(duì)于存在大量背景信息的圖像，不可避免會(huì)出現(xiàn)較多的假裂紋現(xiàn)象。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種混凝土裂紋高分圖像無損語(yǔ)義分割方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，以實(shí)現(xiàn)在降低計(jì)算量的情況下同時(shí)保證裂紋的識(shí)別精度。

第一方面，提供了一種混凝土裂紋高分圖像無損語(yǔ)義分割方法，包括：

獲取混凝土表面高分圖像；

采用滑動(dòng)窗口將混凝土表面高分圖像截取為若干局部圖像；

將若干局部圖逐一輸入預(yù)先訓(xùn)練好的混凝土裂紋初識(shí)別模型，將識(shí)別出的存在裂紋概率大于預(yù)設(shè)閾值的局部圖像均篩選出來；

將篩選出來的局部圖像逐一輸入預(yù)先訓(xùn)練好的混凝土裂紋語(yǔ)義分割模型，對(duì)應(yīng)輸出逐像素分類的混凝土裂紋語(yǔ)義分割圖，實(shí)現(xiàn)混凝土表面高分圖像的無損語(yǔ)義分割；

其中，所述混凝土裂紋初識(shí)別模型為基于歷史混凝土高分圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到；所述混凝土裂紋語(yǔ)義分割模型為基于歷史混凝土高分圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到。