[發明專利]基于人工智能的混凝土預制構件結構形變測量方法與系統

在審

• 申請號: 202210253776.9
• 申請日: 2022-03-15
• 公開（公告）號: CN114580114A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 張旭
• 申請（專利權）人: 徐州九陽機械制造有限公司
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/80
• 代理公司: 江蘇長德知識產權代理有限公司 32478
• 代理人: 周藝

本發明涉及人工智能、建筑領域，具體涉及一種基于人工智能的混凝土預制構件結構形變測量方法與系統，該方法包括以下步驟：對混凝土預制構件施加壓力，采集混凝土預制構件形變過程視頻；根據形變過程視頻中每幀圖像分別獲得初始形變量分布圖、形變量關注圖、位移分布圖；將圖像的形變量分布圖、形變量關注圖與目標位置的位移分布圖堆疊后，輸入神經網絡分析得到目標位置形變量的權重掩膜，根據權重掩膜對形變量分布圖上對應元素進行加權求和得到目標位置預測形變量；根據每幀圖像所有目標位置的預測形變量，得到最終形變量分布圖。本發明提高了混凝土預制構件結構形變測量效率和測量精度。

技術領域

本申請涉及人工智能、建筑領域，具體涉及一種基于人工智能的混凝土預制構件結構形變測量方法與系統。

背景技術

混凝土預制構件在建筑或土木工程領域應用廣泛，高質量的混凝土預制構件是高質量工程項目必不可缺的一部分，因此當混凝土預制構件在出廠之后往往需要進行結構性能的抽檢，例如檢測構件的承載力、撓度、抗彎性等指標數據，利用這些數據來評估構架的結構性能，這些指標數據的獲取都需要使構件受力產生形變，通過測量形變量進而獲得檢測結構性能所需的指標數據。

在獲取指標數據時往往通過給構件施加載荷，使構件變形，通過傳感器或者人工測量來采集相關數據，進而計算各種指標數據，評估結構性能，但是該方法效率較低。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的在于提供一種基于人工智能的混凝土預制構件結構形變測量方法，所采用的技術方案具體如下：

對混凝土預制構件施加壓力，采集混凝土預制構件形變過程視頻；

根據形變過程視頻測量每幀圖像與其前一幀圖像中匹配角點的差值得到每幀圖像的初始形變量分布圖；根據匹配角點的位置對每幀圖像重新賦值得到每幀圖像的形變量關注圖；

在每幀圖像上確定目標位置，根據圖像上其他位置像素與目標位置像素坐標的差值得到目標位置的位移分布圖；將圖像的形變量分布圖、形變量關注圖與目標位置的位移分布圖堆疊后，輸入神經網絡分析得到目標位置形變量的權重掩膜，根據權重掩膜對形變量分布圖上對應元素進行加權求和得到目標位置預測形變量；根據每幀圖像所有目標位置的預測形變量，得到實際形變量分布圖。

優選地，根據形變過程視頻中每幀圖像的最終形變量分布圖得到混凝土預制構件不同位置在不同時刻的形變量，對混凝土預制構件不同位置在不同時刻的形變量進行分析，得到混凝土預制構件的撓度、應力。

優選地，將圖像的形變量分布圖、形變量關注圖與目標位置的位移分布圖堆疊后，輸入神經網絡分析得到目標位置形變量的權重掩膜包括：將當前分析圖像、當前分析圖像前一幀圖像、當前分析圖像后一幀圖像的形變量分布圖、形變量關注圖與目標位置的位移分布圖堆疊后，輸入神經網絡得到目標位置形變量的權重掩膜。

優選地，在混凝土預制構件的側面安裝高清相機，采集混凝土預制構件形變過程視頻。

優選地，初始形變量分布圖中匹配角點的像素值為匹配角點的差值，非匹配像素的像素值為隨機數值。

本發明還提供了一種基于人工智能的混凝土預制構件結構形變測量系統，其特征在于，該系統包括：

視頻數據獲取模塊，用于對混凝土預制構件施加壓力，采集混凝土預制構件形變過程視頻；

圖像數據處理模塊，用于根據形變過程視頻測量每幀圖像與其前一幀圖像中匹配角點的差值得到每幀圖像的初始形變量分布圖；根據匹配角點的位置對每幀圖像重新賦值得到每幀圖像的形變量關注圖；