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申请/专利权人:青岛奥维特智能科技有限公司
摘要:本发明公开了一种用于建筑施工的砖块质量检测方法及设备,涉及计算机视觉技术领域。该用于建筑施工的砖块质量检测方法包括:获取多个砖块样本的各第一预设检测点对应的第一超声波图像;利用砖块样本的各第一预设检测点对应的第一超声波图像,确定砖块样本的各第一预设检测点的局部受干扰度;利用砖块样本的各第一预设检测点的局部受干扰度,确定砖块样本的整体受干扰度;根据各砖块样本的整体受干扰度,构建与砖块样本对应的虚拟样本的各第二预设检测点对应的第二超声波图像;通过砖块样本的各第一预设检测点对应的第一超声波图像以及虚拟样本的各第一预设检测点对应的第二超声波图像,对目标模型进行训练,得到砖块检测模型。
主权项:1.一种用于建筑施工的砖块质量检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取多个砖块样本的各第一预设检测点对应的第一超声波图像;利用所述砖块样本的各第一预设检测点对应的第一超声波图像,确定所述砖块样本的各第一预设检测点的局部受干扰度;利用所述砖块样本的各第一预设检测点的局部受干扰度,确定所述砖块样本的整体受干扰度;根据各所述砖块样本的整体受干扰度,构建与所述砖块样本对应的虚拟样本的各第二预设检测点对应的第二超声波图像,所述第二预设检测点与所述第一预设检测点相匹配;通过所述砖块样本的各第一预设检测点对应的第一超声波图像以及所述虚拟样本的各第二预设检测点对应的第二超声波图像,对目标模型进行训练,得到砖块检测模型,以使利用所述砖块检测模型对建筑施工的砖块质量进行检测;其中,利用所述砖块样本的各第一预设检测点对应的第一超声波图像,确定所述砖块样本的各第一预设检测点的局部受干扰度,包括:利用所述砖块样本的第一预设检测点对应的第一超声波图像,确定所述第一超声波图像中各极值点的对称度,所述对称度用于表征极值点的预设邻域内数据分布是否规则;根据各所述极值点的对称度,得到各所述极值点与对应的下一个极值点之间的数据分布不规则度;利用各所述极值点与对应的下一个极值点之间的数据分布不规则度,确定所述第一预设检测点的局部受干扰度;其中,所述利用所述砖块样本的第一预设检测点对应的第一超声波图像,确定所述第一超声波图像中各极值点的对称度,包括:获取所述第一预设检测点对应的第一超声波图像中目标极值点的预设邻域内对称的两个数据之间的第一信号强度差;将各所述第一信号强度差的倒数进行累加,得到所述第一超声波图像中目标极值点的对称度;其中,所述根据各所述极值点的对称度,得到各所述极值点与对应的下一个极值点之间的数据分布不规则度,包括:获取目标极值点与对应的下一个极值点之间的第二信号强度差以及所述目标极值点与对应的下一个极值点之间的对称度差值;将所述第二信号强度差与所述对称度差值相乘,得到所述目标极值点与对应的所述下一个极值点之间的数据分布不规则度;其中,所述利用各所述极值点与对应的下一个极值点之间的数据分布不规则度,确定所述第一预设检测点的局部受干扰度,包括:将各所述极值点与对应的下一个极值点之间的数据分布不规则度进行累加,得到数据分布不规则度累加值;将所述数据分布不规则度累加值除以所述数据分布不规则度的个数,得到所述第一预设检测点的局部受干扰度;其中,所述利用所述砖块样本的各第一预设检测点的局部受干扰度,确定所述砖块样本的整体受干扰度,包括:对所述砖块样本的各第一预设检测点的局部受干扰度进行标准差计算,得到局部受干扰度标准差;将所述局部受干扰度标准差的倒数值与所述砖块样本的局部受干扰度平均值相乘,得到所述砖块样本的受干扰度计算值;对所述受干扰度计算值进行归一化,得到所述砖块样本的整体受干扰度;其中,所述根据各所述砖块样本的整体受干扰度,构建与所述砖块样本对应的虚拟样本的各第二预设检测点对应的第二超声波图像,包括:根据各所述砖块样本的第一质量标签,对各所述砖块样本进行分组,得到至少一个砖块样本组,所述砖块样本组中包括至少一个所述第一质量标签相同的砖块样本;利用各所述砖块样本的整体受干扰度,确定各所述砖块样本的扩容必要性;将所述砖块样本组中的各所述砖块样本按照所述扩容必要性的大小顺序进行排序,得到样本排序结果;根据所述样本排序结果,得到至少一个扩容组合;利用所述扩容组合进行样本扩容,构建与所述扩容组合对应的虚拟样本的各第二预设检测点对应的第二超声波图像;其中,所述利用所述扩容组合进行样本扩容,构建与所述扩容组合对应的虚拟样本的各第二预设检测点对应的第二超声波图像,包括:将所述扩容组合中各所述砖块样本的扩容必要性与对应的所述砖块样本的第一预设检测点在目标时刻的信号强度相乘,得到各所述砖块样本在目标时刻的信号强度占比值;将各所述砖块样本在目标时刻的信号强度占比值进行累加,得到与所述扩容组合对应的虚拟样本的第二预设检测点在目标时刻的信号强度;根据所述虚拟样本的第二预设检测点在各个时刻的信号强度,得到所述虚拟样本的第二预设检测点对应的第二超声波图像。
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