申请/专利权人：中建国际工程有限公司

申请日：2024-03-27

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117953235B

主分类号：G06V10/44

分类号：G06V10/44;G06V10/22;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06T7/64;G06T7/73

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明提供一种基于红外偏振成像的墙体损伤程度评价方法及系统，属于损伤评估技术领域，该方法包括：通过红外偏振相机采集墙体图像并预处理，获得待评价图像；通过边缘检测算法对待评价图像进行识别，获得包括墙体损伤区域的定位图像；建立双卷积核的第一卷积网络，通过第一卷积网络输出至少包括定位图像的损伤深度的第一卷积结果；建立第二卷积网络，当损伤深度大于预设的外保温墙体深度时，通过第二卷积网络输出损伤深度大于预设的外保温墙体深度的定位图像的第二卷积结果；基于第一卷积结果及第二卷积结果对待评价的墙体进行损伤程度评价。本发明避免了人工评价的主观性，还提升了效率及墙体损伤程度监测评价的准确率。

主权项：1.一种基于红外偏振成像的墙体损伤程度评价方法，其特征在于，包括：S1：通过红外偏振相机采集墙体图像，并对所述墙体图像进行预处理，获得待评价图像；S2：通过边缘检测算法对所述待评价图像进行识别，获得包括墙体损伤区域的定位图像；S3：建立双卷积核的第一卷积网络，通过所述第一卷积网络输出所述定位图像的第一卷积结果，所述第一卷积结果中至少包括定位图像的损伤深度；其中，步骤S3中的所述第一卷积结果包括墙体损伤深度、墙体损伤面积及墙体损伤区分布密度，所述第一卷积网络中的任一卷积核输出墙体损伤深度，另一卷积核输出墙体损伤面积及墙体损伤区分布密度；其中,步骤S3中通过所述第一卷积网络输出所述定位图像的第一卷积结果的具体步骤包括：S321：将所述定位图像输入至所述第一卷积网络；S322：第一卷积网络中的第一卷积核对所述定位图像进行逐点卷积，获得第一分卷积结果，所述第一分卷积结果的表达式为：R1＝GLUGbatchCpointPi；其中，R1为第一分卷积结果，GLU为激活函数，Gbatch为组归一化操作，Cpoint为逐点卷积操作，Pi为第i个输入特征图；第一卷积网络中的第二卷积核对所述定位图像进行深度卷积及逐点卷积，获得第二分卷积结果，所述第二分卷积结果的表达式为：R21＝SwishGbatchCdepthPi；R22＝SwishGbatchCpointR21；其中，R21为第二分卷积结果中深度卷积的输出，R22为第二分卷积结果，Swish为Swish激活函数，Cdepth为深度卷积操作；S323：将所述第一分卷积结果和所述第二分卷积结果相加并通过ReLU激活，获得第一卷积结果；S4：建立第二卷积网络，当所述损伤深度大于预设的外保温墙体深度时，通过所述第二卷积网络输出损伤深度大于预设的外保温墙体深度的定位图像的第二卷积结果；其中，步骤S4中的所述第二卷积结果包括墙体裂纹长度、墙体裂纹宽度、墙体表面孔间隙及墙体表面孔间隙分布密度；S5：基于所述第一卷积结果及所述第二卷积结果对待评价的墙体进行损伤程度评价，获得评价结果。

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权利要求：

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