申请/专利权人：长江勘测规划设计研究有限责任公司;河海大学

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117274789B

主分类号：G06V20/05

分类号：G06V20/05;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/28;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/10;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明公开一种水工混凝土结构水下裂缝语义分割方法，包括通过从水下机器人在水库工程现场拍摄的视频中逐帧提取水下裂缝图像，对水下裂缝图像进行处理，构建水下裂缝数据集；构建卷积神经网络模型并进行迭代训练，通过计算损失函数来调整模型参数，得到水工混凝土结构水下裂缝语义分割模型；通过对分割后的图像进行二值化处理，对经二值化处理后的预测结果进行像素级量化处理；结合相机成像原理和相机的参数，将水工混凝土结构水下裂缝的像素级量化结果转化为实际物理量化结果，得到水工混凝土结构水下裂缝分割结果。本发明实现了对水工混凝土结构水下裂缝的量化识别，并提升了水工混凝土结构水下裂缝检测的准确度。

主权项：1.一种水工混凝土结构水下裂缝语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过水下机器人在水库工程现场采集数据，并对其拍摄的视频进行预处理，逐帧提取其中清晰且能人眼分辨的水下裂缝图像；S2：利用图像扩充技术对将预处理后的图像进行水下裂缝数据量的扩充，得到水下裂缝数据集；S3：通过像素级标注软件对水下裂缝数据集进行像素级标注，并按比例将水下裂缝数据集划分为训练集、验证集和测试集；S4：构建卷积神经网络模型，在训练集和验证集上进行迭代训练，并通过计算分割结果与真实标签之间的损失函数来调整分割模型的参数，最终得到模型准确度达到预设值的水工混凝土结构水下裂缝语义分割模型；步骤S4的具体过程为：S4-1:对DeepLabv3+分割模型进行改进，将原主干网络Xception更改为MobileNetV2，同时深层特征下采样倍数降为8，构建基于MobileNetV2-DeepLabv3+的语义分割模型；S4-2:根据下述公式计算得到分割模型在训练集和验证集上的损失函数L： 式1中，LCE表示交叉熵损失函数，LDice表示Dice损失函数，yi表示标签值，yi′表示预测值，表示预测值的概率；|X|为样本X中元素个数，|Y|为样本Y中元素个数，|X∩Y|为X和Y之间交集的个数；依据得到的损失函数分割模型的参数，直至模型准确度达到预设值，得到水工混凝土结构水下裂缝语义分割模型；步骤S4-1中，基于MobileNetV2-DeepLabv3+的语义分割模型对水下裂缝图像的特征提取过程如下：1用主干网络MobileNetV2从输入图像中提取深层特征和浅层特征，同时对深层特征进行8倍下采样后传入ASPP模块，而对浅层特征进行4倍下采样后传入解码结构；2ASPP模块对传入的深层特征进行5种方式的并行处理，分别为一个对输入图像进行降维的1×1卷积、三个膨胀率分别为6、12、18的空洞卷积、以及一个全局平均池化操作；5种处理方式得到对应的5个特征层，将其堆叠并利用1×1卷积进行通道数的调整后得到结合上下文信息的深层特征层；3对经编码部分处理后的深层特征层完成上采样操作后，与经过1×1卷积调整通道数的浅层特征层融合拼接，得到包含输入图片浅层特征和深层特征的复合特征图；4通过3×3卷积运算和4倍上采样操作，将复合特征图尺寸恢复到与原始图像一致的大小，并对每一个像素点进行分类，输出预测结果；S5：在测试集中选取四种典型工况对水工混凝土结构水下裂缝语义分割模型进行测试，检验模型的泛化能力；S6：通过对分割后的图像进行二值化处理，利用单像素点实际尺寸重构模型和水工混凝土结构水下裂缝特征分析方法对经二值化处理后的预测结果进行计算，得到像素级量化结果；步骤S6中，所述单像素点实际尺寸重构模型为像素尺寸与实际物理尺寸的转换比例，当水下机器人与水工混凝土结构水下裂缝平行时，其具体的计算公式为： 式2中，q为单像素点实际尺寸，Zc为水下裂缝与相机的距离，dx和dy分别为沿X和Y方向上的像元尺寸，f为相机焦距；步骤S6中，所述水工混凝土结构特征分析方法包括用于判断水工混凝土结构水下裂缝走向的外接矩形法和计算水工混凝土结构水下裂缝长度和宽度的中心线法，具体操作如下：对水下裂缝图像提取骨架，获得边缘轮廓线和中心线，细化为单像素点，统计水下裂缝中心线上的像素点个数n1，此时水下裂缝长度为L＝n1*q，q为单像素点实际尺寸；过中心线上任意一点作中心线的切线与垂线，统计垂线与两边缘轮廓线交点之间的像素点个数n2，此时水下裂缝宽度为W＝n2*q；S7：结合相机成像原理和相机的参数，将水下裂缝的像素级量化结果转化为实际物理量化结果，得到水工混凝土结构水下裂缝分割结果。

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