[發明專利]一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識方法及系統

在審

• 申請號: 202310252589.3
• 申請日: 2023-03-16
• 公開（公告）號: CN116091582A
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 許鎮;王英旺;郝新田;范晶晶;唐禧妍;周權
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: G06T7/60
• 分類號: G06T7/60;G06T7/00;G06V20/17;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波

1.一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識方法，其特征在于，所述方法包括：對橋梁進行圖像采集，獲得大場景圖像；根據所述大場景圖像和預設的分類模型，獲得裂縫高噪聲數據集；根據所述裂縫高噪聲數據集對單階段深度學習網絡模型進行訓練，獲得構件裂縫辨識模型；將待辨識橋梁圖片輸入所述構件裂縫辨識模型進行計算，得到最大裂縫寬度值；將所述最大裂縫寬度值輸入顯示器顯示。

2.根據權利要求1所述的一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識方法，其特征在于，所述對橋梁進行圖像采集，獲得大場景圖像，包括：根據拍攝條件和設備參數選擇圖像重疊度和正攝距離；根據拍攝任務制定飛行路徑；根據所述圖像重疊度、所述正攝距離和所述飛行路徑進行大場景圖像采集。

3.根據權利要求1所述的一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識方法，其特征在于，所述根據所述大場景圖像和預設的分類模型，獲得裂縫高噪聲數據集，包括：根據所述大場景圖像進行網絡分割，獲得小尺寸子圖像；將所述小尺寸子圖像通過預設的分類網絡區進行圖像分類，獲得含背景的橋梁構件圖像；對所述含背景的橋梁構件圖像進行背景去噪操作，獲得橋梁構件圖像；根據所述橋梁構件圖像進行數據處理，獲得裂縫高噪聲數據集。

4.根據權利要求1所述的一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識方法，其特征在于，所述根據所述裂縫高噪聲數據集對單階段深度學習網絡模型進行訓練，獲得構件裂縫辨識模型，包括：對所述裂縫高噪聲數據集進行劃分，獲得訓練集和驗證集；根據所述訓練集對單階段深度學習網絡模型采用遷移學習算法進行訓練，獲得構件裂縫辨識模型；使用所述驗證集對構件裂縫辨識模型進行可靠性驗證。

5.根據權利要求1所述的一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識方法，其特征在于，所述將待辨識橋梁圖片輸入所述構件裂縫辨識模型進行計算，得到最大裂縫寬度值，包括：將待辨識橋梁圖片輸入所述構件裂縫辨識模型，獲得含裂縫區域圖像；讀取含裂縫區域圖像的信息，獲得裂縫參數；對所述含裂縫區域圖像中的目標區域進行剪裁，獲得目標裂縫區域圖像；對所述目標裂縫區域圖像進行像素加強，獲得加強目標區域圖像；基于所述加強目標區域圖像和裂縫參數，通過輪廓最大內切圓理論進行計算，獲得最大裂縫寬度值。

6.一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識系統，其特征在于，所述系統包括無人機、電子設備和顯示器，其中：所述無人機，用于對橋梁進行圖像采集，獲得大場景圖像；所述電子設備，用于根據所述大場景圖像和預設的分類模型，獲得裂縫高噪聲數據集；根據所述裂縫高噪聲數據集對單階段深度學習網絡模型進行訓練，獲得構件裂縫辨識模型；將待辨識橋梁圖片輸入所述構件裂縫辨識模型進行計算，得到最大裂縫寬度值；所述顯示器，用于將所述最大裂縫寬度值輸入顯示器顯示。

7.根據權利要求6所述的一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識系統，其特征在于，所述無人機，進一步用于：根據拍攝條件和設備參數選擇圖像重疊度和正攝距離；根據拍攝任務制定飛行路徑；根據所述圖像重疊度、所述正攝距離和所述飛行路徑進行大場景圖像采集。

8.根據權利要求6所述的一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識系統，其特征在于，所述電子設備，進一步用于：根據所述大場景圖像進行網絡分割，獲得小尺寸子圖像；將所述小尺寸子圖像通過預設的分類網絡區進行圖像分類，獲得含背景的橋梁構件圖像；對所述含背景的橋梁構件圖像進行背景去噪操作，獲得橋梁構件圖像；根據所述橋梁構件圖像進行數據處理，獲得裂縫高噪聲數據集。

9.根據權利要求6所述的一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識系統，其特征在于，所述電子設備，進一步用于：對所述裂縫高噪聲數據集進行劃分，獲得訓練集和驗證集；根據所述訓練集對單階段深度學習網絡模型采用遷移學習算法進行訓練，獲得構件裂縫辨識模型；使用所述驗證集對構件裂縫辨識模型進行可靠性驗證。

10.根據權利要求6所述的一種基于無人機大場景圖像的橋梁裂縫辯識系統，其特征在于，所述電子設備，進一步用于：將待辨識橋梁圖片輸入所述構件裂縫辨識模型，獲得含裂縫區域圖像；讀取含裂縫區域圖像的信息，獲得裂縫參數；對所述含裂縫區域圖像中的目標區域進行剪裁，獲得目標裂縫區域圖像；對所述目標裂縫區域圖像進行像素加強，獲得加強目標區域圖像；基于所述加強目標區域圖像和裂縫參數，通過輪廓最大內切圓理論進行計算，獲得最大裂縫寬度值。