混凝土结构裂缝预测方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请实施例提供一种混凝土结构裂缝预测方法、装置及系统，方法包括：接收混凝土结构中目标区域的散斑图像数据，其中，所述散斑图像数据在布设有散斑的混凝土结构所在区域内采集；将各个所述散斑图像数据对应的时间序列数据输入训练好的裂缝预测模型，并基于该裂缝预测模型的输出确定对应采集区域的裂缝预测结果数据。本申请能够实时对混凝土结构进行无接触式监测及裂缝智能预测，并能够有效提高混凝土结构中裂缝预测的精度及准确性，以有效预防及维修混凝土结构中的裂缝。

【技术实现步骤摘要】
混凝土结构裂缝预测方法、装置及系统
本申请涉及混凝土裂缝监测
，具体涉及混凝土结构裂缝预测方法、装置及系统。
技术介绍
混凝土在硬化的过程中水化热的作用，会导致混凝土结构内部温度较高；同时，当混凝土结构应用在如水工隧洞等场景中，由于围岩的强约束作用，也易产生较大的温度应力，因此使得混凝土结构易出现裂缝。而对于如水工隧洞等应用场景而言，混凝土结构出现贯穿性裂缝对结构安全的影响是致命的；表面裂缝和浅层裂缝在长期高水头力学和水化学作用下，极易造成裂缝的发展和钢筋的锈蚀，降低混凝土结构的强度、刚度、稳定性、耐久性，并在水工隧洞等水下场景中易形成渗流通道，造成水资源浪费并危及结构安全，因此，如何对混凝土结构进行监测和预防，是亟需解决的问题。目前，对混凝土裂缝进行测量的方法主要有：第一种是直接测量法：具体通过人为观察发现裂缝，再利用钢尺、放大镜等设备直接测量混凝土裂缝的长度和宽度，这种方法工作量大，且精度不高，对于隧洞结构来说没有实际价值。第二种是利用应变片：在混凝土表面贴设大量应变片，通过对混凝土应变场的监测来达到预防开裂的效果，其成本较高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种混凝土结构裂缝预测方法，其特征在于，包括：/n接收混凝土结构中目标区域的散斑图像数据，其中，所述散斑图像数据在布设有散斑的混凝土结构所在区域内采集；/n将各个所述散斑图像数据对应的时间序列数据输入训练好的裂缝预测模型，并基于该裂缝预测模型的输出确定对应采集区域的裂缝预测结果数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种混凝土结构裂缝预测方法，其特征在于，包括：
接收混凝土结构中目标区域的散斑图像数据，其中，所述散斑图像数据在布设有散斑的混凝土结构所在区域内采集；
将各个所述散斑图像数据对应的时间序列数据输入训练好的裂缝预测模型，并基于该裂缝预测模型的输出确定对应采集区域的裂缝预测结果数据。


2.根据权利要求1所述的混凝土结构裂缝预测方法，其特征在于，在所述将各个所述散斑图像数据对应的时间序列数据输入训练好的裂缝预测模型之前，还包括：
获取预存储的混凝土结构的训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个历史时间序列数据，所述历史时间序列数据包括按预设的历史时间序列数据的图像对应的区域中的各个历史散斑图像数据的采集时间点的时序排列的各个历史数据；
确定所述训练数据集中各个所述历史时间序列数据各自对应的标签，其中，所述标签用于表示对应的历史时间序列数据的历史裂缝识别结果数据，所述历史裂缝识别结果数据包括所述历史时间序列数据的图像对应的区域出现的裂缝位置及出现时间；
基于所述训练数据集以及所述训练数据集中各个所述历史时间序列数据各自对应的标签训练预设的机器学习模型，以得到用于进行混凝土结构裂缝预测的裂缝预测模型。


3.根据权利要求1所述的混凝土结构裂缝预测方法，其特征在于，所述将各个所述散斑图像数据对应的时间序列数据输入训练好的裂缝预测模型，并基于该裂缝预测模型的输出确定对应采集区域的裂缝预测结果数据，包括：
将所述时间序列数据输入预设的裂缝预测模型，以使该裂缝预测模型输出所述采集区域的裂缝预测位置及预测出现时间。


4.根据权利要求3所述的混凝土结构裂缝预测方法，其特征在于，所述将各个所述散斑图像数据对应的时间序列数据输入训练好的裂缝预测模型，并基于该裂缝预测模型的输出确定对应采集区域的裂缝预测结果数据，还包括：
将所述采集区域的裂缝预测位置及预测出现时间确定为对应采集区域的裂缝预测结果数据，并输出所述采集区域的裂缝预测结果数据以基于该裂缝预测结果数据对所述目标区域进行裂缝事前控制处理。


5.根据权利要求1所述的混凝土结构裂缝预测方法，其特征在于，在所述接收混凝土结构中目标区域的散斑图像数据之前，还包括：
控制预设的散斑布置装置在所述混凝土结构所在区域内以非接触方式自动在混凝土结构上布设散斑，其中，所述散斑的背景色和斑点色的颜色不同。


6.一种混凝土结构裂缝预测装置，其特征在于，包括：
图像数据接收模块，用于接...

【专利技术属性】
技术研发人员：安雪晖，周力，张武，
申请(专利权)人：清华大学，广东省水利电力勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11