本发明专利技术公开了一种盾构隧道和隔震隧道的影像AI数字化检测方法及装置，能够提高隧道病害的检测效率和准确性，其中，检测方法包括：通过原始图像得到实测图像数据集，采用基于时域有限差分法的正演模拟方法获得仿真图像数据集；将实测和仿真图像数据集整理合并为图像数据集，人工标记图像数据集中的病害，并将图像数据集划分为训练集、验证集、测试集；采用Yolo V5模型对训练集进行训练得到网络模型，采用验证集对网络模型的超参数进行微调得到目标检测模型并使用测试集评价目标检测模型是否合格；使用目标检测模型进行缺陷检测操作。本发明专利技术还采用含有导电组分的材料加入隧道的注浆层或隔震层，能够提高探地雷达的检测效果。能够提高探地雷达的检测效果。能够提高探地雷达的检测效果。
【技术实现步骤摘要】
一种盾构隧道和隔震隧道的影像AI数字化检测方法及装置
[0001]本专利技术属于隧道工程检测领域，更具体地，涉及一种盾构隧道和隔震隧道的影像AI(Artificial Intelligence，人工智能)数字化检测方法及装置。
技术介绍
[0002]盾构法具有机械化程度高、对周边环境影响小、施工安全快速等诸多优点，已经成为一种隧道的重要施工方法，通常将使用盾构法建成的隧道称为盾构隧道。
[0003]此外，隔震技术为隧道的防震减灾提供了新途径，具体来说，是在隧道衬砌和围岩之间设置隔震层形成隔震隧道，使原有的衬砌
‑
围岩体系变为衬砌
‑
隔震层
‑
围岩体系，利用隔震层的柔性和阻尼来吸收地震变形和地震能量，隔震层的加入使得隧道结构变得更加复杂。
[0004]怎样检测注浆层和隔震层的施工质量，判断盾构隧道的注浆层、隔震隧道的隔震层是否存在不密实、脱空、空洞等典型病害，是盾构隧道和隔震隧道施工中面临的一大技术难题。
[0005]探地雷达是一种基于电磁波的无损检测技术，效率高，适应性强，工程中可通过探地雷达发射的电磁波对盾构隧道和隔震隧道的衬砌结构隐蔽部位的典型病害进行检测。然而，通过探地雷达获取的实测图像数据集还需要工程技术人员花费较多时间进行解析，工程技术人员需要人工手动地在实测图像数据集的每张图片上标注病害。考虑到地下介质的多样性和复杂性，当探地雷达的信号较弱并被杂波干扰时，工程技术人员解析探地雷达实测图像的工作更加复杂，这使得基于探地雷达的检测方法的检测效率非常有限，而且该方法在很大程度上依赖于专业技术人员的专业水平、耐心和经验，因此不可避免的存在较明显的主观性。
[0006]综上所述，现有的人工检测方法不仅效率较低，而且存在较大的漏判、误判的可能性，工程中急需一种新方法来准确、高效、客观地解析通过探地雷达获取的实测图像数据集，从而准确地检测盾构隧道和隔震隧道的衬砌结构隐蔽部位的工程质量。
技术实现思路
[0007]针对现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于时域有限差分法和YoloV5模型的盾构隧道和隔震隧道的影像AI数字化检测方法及装置，旨在解决现有技术中通过人工检测的方式存在较大的漏判、误判的可能性导致检测精度低且检测效率低的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供了一种盾构隧道和隔震隧道的影像AI数字化检测方法，包括下述步骤：
[0009](1)对原始图像集进行预处理后获得实测图像数据集，采用二维时域有限差分法对病害进行正演模拟操作后获得仿真图像数据集；
[0010](2)根据所述实测图像数据集和所述仿真图像数据集获得目标检测模型；
[0011](3)采用所述目标检测模型对所述实测图像数据集进行缺陷检测，并根据检测结
果判断隧道衬砌结构隐蔽部位的工程质量，能够提高检测效率和检测准确性。
[0012]本专利技术极大减少了对专业探地雷达工程技术人员的依赖，能够高效准确地对盾构隧道和隔震隧道衬砌结构隐蔽部位的质量情况进行判断；本专利技术为盾构隧道和隔震隧道的病害排查工作提供技术支持，从而有助于提高盾构隧道和隔震隧道的工程质量。
[0013]本专利技术基于时域有限差分法和Yolo V5模型的盾构隧道和隔震隧道的影像AI数字化检测，可以准确高效地检测隧道衬砌结构隐蔽部位的工程质量。
[0014]更进一步地，步骤(1)中对原始图像集进行预处理具体为：
[0015]S111：通过将所述原始图像集中的数据信号减去全局平均值的方式去除探地雷达的直达波；
[0016]S112：采用带通滤波器对数据信号进行滤波处理；
[0017]S113：对数据信号进行信号增益和补偿，从而增强深部反射信号的能量，并获得预处理后的实测图像数据集。
[0018]由于实测图像数据集存在很多杂波干扰，本专利技术采用基于时域有限差分法的正演模拟方法获得的高质量仿真图像数据集消除了这些杂波干扰，为缺陷检测奠定了可靠的数据基础。
[0019]更进一步地，原始图像集由探地雷达采集盾构隧道和隔震隧道的衬砌结构隐蔽部位而获得，具体为：
[0020]S101：将探地雷达的天线紧贴盾构隧道管片和隔震隧道的衬砌，并沿隧道轴线方向行进，探地雷达的天线发射电磁波对衬砌结构的隐蔽部位进行检测；
[0021]S102：当探地雷达沿隧道轴线方向行进时，每隔一段距离(例如5环管片)在探地雷达主机上设置一个标记，使探地雷达图像数据与天线扫描位置一一对应，形成所述原始图像集。
[0022]其中，当探地雷达采集所述原始图像集时，在盾构隧道的注浆层和隔震隧道的隔震层中加入含有导电组分的材料，通过改变注浆层或者隔震层的电磁特性参数，提高探地雷达对隧道的检测效果，从而提高图像数据集的质量。
[0023]作为本专利技术的一个实施例，含有导电组分的材料包括羰基铁粉或者碳纳米管。
[0024]更进一步地，获取仿真图像数据集的步骤具体为：
[0025]S121：采用二维时域有限差分法对病害进行正演模拟操作并获得仿真模型，仿真模型由衬砌层、中间层和岩土层组成，衬砌层主要是盾构隧道的管片衬砌或者隔震隧道的衬砌结构，中间层为盾构隧道的注浆层或者隔震隧道的隔震层，岩土层是指隧道所处的岩土层；考虑到探地雷达采用的高频磁脉电磁波所遇到的介质是以位移电流为主的低损耗介质，所以正演模拟操作主要针对二维横磁波；
[0026]S122：在仿真模型中通过调整不同类型病害的大小、形状和埋藏深度，以及发射天线的中心频率，将发射/接收天线以固定步长沿测线移动；
[0027]S123：将仿真模型划分为矩形差分网络，并将Yee元胞作为最小的单位差分网格；
[0028]其中，所述Yee元胞中电场和磁场在时间顺序上具有交替取样的特性，且其取样时间的间距为半个时间步；
[0029]S124：采用二维时域有限差分法解析偏微分方程并获得二维横磁波的时域有限差分计算方法；
[0030]S125：根据工程参数和病害参数，通过所述时域有限差分计算方法获得不同的仿真图像，形成所述仿真图像数据集。
[0031]更进一步地，步骤(2)具体为：
[0032]S211：将实测图像数据集和仿真图像数据集整理合并为图像数据集，对图像数据集中存在的不密实、脱空和空洞缺陷进行标记；并按照比例将所述图像数据集分成训练集、验证集和测试集；
[0033]S212：采用Yolo V5模型对所述训练集进行训练并获得拟合数据的网络模型，采用所述验证集对网络模型的超参数进行微调后获得适用于雷达图像检测的第一目标检测模型；
[0034]S213：采用测试集对第一目标检测模型进行检测操作，测试集中的每个图片数据为一个样本，采用召回率和平均精度指标来评价所述第一目标检测模型是否合格，并针对不合格的第一目标检测模型进行改进操作，获得合格的目标检测模型。
[0035]本专利技术通过Yolo V5模型获得目标检测模型，并使用目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种盾构隧道和隔震隧道的影像AI数字化检测方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)对原始图像集进行预处理后获得实测图像数据集，采用二维时域有限差分法进行正演模拟操作后获得缺陷的仿真图像数据集；(2)根据所述实测图像数据集和所述仿真图像数据集获得目标检测模型；(3)采用所述目标检测模型对所述实测图像数据集进行缺陷检测，并根据检测结果判断隧道衬砌结构隐蔽部位的工程质量。2.如权利要求1所述的影像AI数字化检测方法，其特征在于，步骤(1)中对原始图像集进行预处理步骤S11具体为：S111：通过将所述原始图像集中的数据信号减去全局平均值的方式去除探地雷达的直达波；S112：采用带通滤波器对数据信号进行滤波处理；S113：对数据信号进行信号增益和补偿，从而增强深部反射信号的能量，并获得预处理后的实测图像数据集。3.如权利要求1或2所述的影像AI数字化检测方法，其特征在于，所述原始图像集由探地雷达采集盾构隧道和隔震隧道的衬砌结构隐蔽部位而获得，具体为：S101：将探地雷达的天线紧贴盾构隧道管片和隔震隧道的衬砌，并沿隧道轴线方向行进，探地雷达的天线发射电磁波对衬砌结构的隐蔽部位进行检测；S102：当探地雷达沿隧道轴线方向行进时，每隔一段距离在探地雷达主机上设置一个标记，使探地雷达图像数据与天线扫描位置一一对应，形成所述原始图像集。4.如权利要求3所述的影像AI数字化检测方法，其特征在于，当所述探地雷达采集所述原始图像集时，在盾构隧道的注浆层和隔震隧道的隔震层中加入含有导电组分的材料；所述含有导电组分的材料包括羰基铁粉或者碳纳米管。5.如权利要求1
‑
4任一项所述的影像AI数字化检测方法，其特征在于，获取仿真图像数据集的步骤S12具体为：S121：采用二维时域有限差分法对病害进行正演模拟操作并获得仿真模型，所述仿真模型由衬砌层、中间层和岩土层组成，衬砌层主要是盾构隧道的管片衬砌或者隔震隧道的衬砌结构，中间层为盾构隧道的注浆层或者隔震隧道的隔震层，岩土层是指隧道所处的岩土层；S122：在所述仿真模型中通过调整不同类型病害的大小、形状和埋藏深度，以及发射天线的中心频率，将发射/接收天线以固定步长沿测线移动；S123：将所述仿真模型划分为矩形差分网络，并将Yee元胞作为最小的单位差分网格；其中，所述Yee元胞中电场和磁场在时间顺序上具有交替取样的特性，且其取样时间的间距为半个时间步；S124：采用二维时域有限差分法解析偏微分方程并获得二维横磁波的时域有限差分计算方法；S125：根据工程参数和病害参数，通过所述时域有限差分计算方法获得不同的仿真图像，形成所述仿真图像数据集。6.如权利要求1
‑
5任一项所述的影像AI数字化检测方法，其特征在于，步骤(2)具体为：S211：将所述实测图像数据集和所述仿真图像数据集整理合并为图像数据集，对图像
数据集中存在的不密实、脱空和空洞缺陷进行标记；并按照比例将所述图像数据集分成训练集、验证集和测试集；S212：采用Yolo V5模型对所述训练集进行训练并获得拟合数据的网络模型，采用所述验证集对所述网络模型的超参数进行微调后获得适用于雷达图像检测的第一目标检测模型；S213：采用所述测试集对所述第一目标检测模型进行检测操作，测试集中...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏威，陈健，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。