【技术实现步骤摘要】
基于MaskR-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量方法及存储介质
本专利技术涉及混凝土裂缝识别
，特别涉及一种基于MaskR-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量方法及存储介质。
技术介绍
钢筋混凝土结构的裂缝极大地影响结构载荷传递能力和耐久性，对人类的安全构成重大风险。因此，裂缝检测在确保钢筋混凝土结构安全上是至关重要的，鉴于此，近年来，基于自动图像的裂缝检测作为克服钢筋混凝土结构安全检查方案的技术已引起广泛的研究兴趣。2019年ZhongQu等提出了一种基于遗传规划(GP)和渗流模型的遗传算法，该方法包括三个步骤：首先，通过GP的图像处理模型预先提取裂缝。其次，在提取裂纹骨架后计算裂纹尖端。以端点为锚点，采用高速，高精度渗流精确检测小宽度裂缝，同时，扫描断裂单元区域以进行连接，最后，将预提取的裂缝与渗透检测到的裂缝连通，去除质量干扰区域，得到混凝土表面的真实裂缝；2019年YahuiLiu等提出了一种深层次卷积神经网络(CNN)，称为DeepCrack，用于在端到端方法中预测像素方式的裂缝分割；2018年...
【技术保护点】
1.一种基于Mask R-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取待检测图片，所述待检测图片为具有混凝土裂缝的图片；/n基于Mask R-CNN对待检测图片上的裂缝区域进行搜索及定位，在待检测图片的分割出裂缝目标；/n通过Sobel边缘滤波算子、Laplacian滤波算子以及gaussian平滑滤波器结合对裂缝目标进行边缘检测，生成裂缝掩膜；/n根据生成的裂缝掩膜的极点坐标以及掩膜最小外接矩形，计算裂缝的长度、宽度以及裂缝。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于MaskR-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待检测图片，所述待检测图片为具有混凝土裂缝的图片；
基于MaskR-CNN对待检测图片上的裂缝区域进行搜索及定位，在待检测图片的分割出裂缝目标；
通过Sobel边缘滤波算子、Laplacian滤波算子以及gaussian平滑滤波器结合对裂缝目标进行边缘检测，生成裂缝掩膜；
根据生成的裂缝掩膜的极点坐标以及掩膜最小外接矩形，计算裂缝的长度、宽度以及裂缝。
2.根据权利要求1所述基于MaskR-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量方法，其特征在于，所述“通过Sobel边缘滤波算子、Laplacian滤波算子以及gaussian平滑滤波器结合对裂缝目标进行边缘检测，生成裂缝掩膜”具体包括以下步骤：
定义Sobel边缘滤波算子的四个方向卷积模板、laplacian边缘滤波算子的卷积模板和gaussian平滑滤波器的卷积模板，并分别转换为3*3的卷积核；
将Sobel边缘滤波算子和laplacian边缘滤波算子拼接成一个边缘滤波器；
将裂缝目标通过gaussian平滑滤波器进行高斯平滑后作为边缘滤波器的输入，再经过Sobel边缘滤波算子和laplacian边缘滤波算子进行卷积之后预测边缘；
将裂缝目标通过gaussian平滑滤波器进行高斯平滑后作为高斯平滑作为GroundTruth的输入，再经过Sobel边缘滤波算子和laplacian边缘滤波算子进行卷积之后得到GroundTruth；
运用预测边缘与GroundTruth之间的均方差来确定掩膜边缘。
3.根据权利要求1所述基于MaskR-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量方法，其特征在于，所述Sobel边缘滤波算子为八方向Sobel边缘滤波算子。
4.根据权利要求1所述基于MaskR-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量方法，其特征在于，所述“基于MaskR-CNN对待检测图片上的裂缝区域进行搜索及定位”具体包括以下步骤：
将待检测图片的裂缝目标的边框信息单独提取出来；
结合金字塔特征，输入图片长宽，进行金字塔ROI处理；
再经过ROI对齐，得到裂缝目标。
5.根据权利要求1所述基于MaskR-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量方法，其特征在于，所述MaskR-CNN的基础主干网络为ResNe...
【专利技术属性】
技术研发人员：林少丹，
申请(专利权)人：福建船政交通职业学院，
类型：发明
国别省市：福建;35
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