[發(fā)明專利]基于局部特征的加性扭轉(zhuǎn)的疊放材料的智能形變檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110048556.8 | 申請日: | 2021-01-14 |
| 公開(公告)號: | CN112801089A | 公開(公告)日: | 2021-05-14 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 廖樂菊 | 申請(專利權(quán))人: | 成都市落柏儉網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/32 | 分類號: | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 610000 四川省成都市溫江*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 局部 特征 扭轉(zhuǎn) 疊放 材料 智能 形變 檢測 方法 | ||
本申請涉及智慧建筑領(lǐng)域下的智能材料形變監(jiān)控,其具體地公開了一種基于局部特征的加性扭轉(zhuǎn)的疊放材料的智能形變檢測方法,其中,在檢測過程中,利用了加性圖像扭轉(zhuǎn)(additive image warping)的思想,將圖像的局部區(qū)域內(nèi)的局部特征通過扭轉(zhuǎn)疊加,從而獲得具有加性圖像扭轉(zhuǎn)特征的特征圖以挖掘相互疊放的多層保溫板圖像在其圖像各個(gè)局部內(nèi)的形變的傳遞關(guān)系,以提高分類的準(zhǔn)確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及智慧建筑領(lǐng)域下的智能材料形變監(jiān)控,且更為具體地,涉及一種基于局部特征的加性扭轉(zhuǎn)的疊放材料的智能形變檢測方法、基于局部特征的加性扭轉(zhuǎn)的疊放材料的智能形變檢測系統(tǒng)和電子設(shè)備。
背景技術(shù)
裝配式建筑是指把傳統(tǒng)建造方式中的大量現(xiàn)場作業(yè)工作轉(zhuǎn)移到工廠進(jìn)行,在工廠加工制作好建筑用構(gòu)件和配件(如樓板、墻板、樓梯、陽臺等),運(yùn)輸?shù)浇ㄖ┕がF(xiàn)場,通過可靠的連接方式在現(xiàn)場裝配安裝而成的建筑。
裝配式建筑會大量使用保溫板,并且這些保溫板在轉(zhuǎn)運(yùn)過程中,通常都是多層疊放在一起的,而且多層疊放會對下層的保溫板造成擠壓的問題,增加了保溫板損壞的風(fēng)險(xiǎn)。但是,如果疊放的保溫板的層數(shù)過少,則每次轉(zhuǎn)運(yùn)的保溫板數(shù)目有限,又會提高保溫板的轉(zhuǎn)運(yùn)成本,導(dǎo)致工作強(qiáng)度和工作效率低。
因此,期望提供一種針對于疊放的保溫板的擠壓形變的檢測方案。
目前,深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、文本信號處理等領(lǐng)域。此外,深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、物體檢測、語義分割、文本翻譯等領(lǐng)域,也展現(xiàn)出了接近甚至超越人類的水平。
深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為疊放的保溫板的擠壓形變檢測提供了新的解決思路和方案。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述技術(shù)問題,提出了本申請。本申請的實(shí)施例提供了一種基于局部特征的加性扭轉(zhuǎn)的疊放材料的智能形變檢測方法、基于局部特征的加性扭轉(zhuǎn)的疊放材料的智能形變檢測系統(tǒng)和電子設(shè)備,其利用了加性圖像扭轉(zhuǎn)(additive image warping)的思想,將圖像的局部區(qū)域內(nèi)的局部特征通過扭轉(zhuǎn)疊加,從而獲得具有加性圖像扭轉(zhuǎn)特征的特征圖以挖掘相互疊放的多層保溫板圖像在其圖像各個(gè)局部內(nèi)的形變的傳遞關(guān)系,以提高分類的準(zhǔn)確性。
根據(jù)本申請的一個(gè)方面,提供了一種基于局部特征的加性扭轉(zhuǎn)的疊放材料的智能形變檢測方法,其包括:
獲取待檢測圖像,所述待檢測圖像為相互疊置的多張保溫板的截面圖像;
將所述待檢測圖像通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以從所述待檢測圖像中提取出初始特征圖;
確定所述初始特征圖中對應(yīng)于所述待檢測圖像中各張保溫板的下邊緣的多個(gè)感興趣區(qū)域;
對所述多個(gè)感興趣區(qū)域,確定每個(gè)所述感興趣區(qū)域中的極值點(diǎn)并基于每個(gè)所述極值點(diǎn)的四個(gè)相鄰像素中的最大特征值確定所述極值點(diǎn)對應(yīng)的極值傳遞方向,以獲得多個(gè)極值點(diǎn)及其對應(yīng)的多個(gè)極值傳遞方向;
對所述多個(gè)極值點(diǎn)及其對應(yīng)的多個(gè)極值傳遞方向,基于每個(gè)所述極值點(diǎn)和及其對應(yīng)的極值傳遞方向以順時(shí)針方向旋轉(zhuǎn)并扭轉(zhuǎn)長度為n/2的向量以獲得n*n的特征矩陣,以獲得多個(gè)特征矩陣;
計(jì)算所述多個(gè)特征矩陣的加權(quán)和,以獲得局部特征加性扭轉(zhuǎn)特征圖;
將所述初始特征圖與所述局部特征加性扭轉(zhuǎn)特征圖分別通過一個(gè)或多個(gè)全連接層,以獲得第一特征向量和第二特征向量;以及
將所述第一特征向量與所述第二特征向量級聯(lián)后通過分類器,以獲得分類結(jié)果,所述分類結(jié)果用于表示相互疊置的多張保溫板的擠壓形變是否會造成保溫板損壞。
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