一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法。本发明专利技术是为了解决在钢桥螺栓在损伤检测的过程中，通过人工目视对螺栓进行检测，存在耗费时间长、受人员主观影响大和人身危险性高的缺点。分为以下几个步骤。1.使用高清无人摄像机对钢桥螺栓节点部位图像数据集进行采集；2.对采集的图像数据集进行预处理；3.对采集的预处理后的数据集进行标注；4.采用ModelArts平台先对数据进行增强，利用Grayscale算法，将图片进行灰度化处理；5.对数据集进行深度学习网络模型训练，采用华为已开发的华为云ModelArts平台，算法采用YOLOv5算法。YOLOv5算法。YOLOv5算法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法


[0001]本专利技术涉及数字图像处理
及桥梁智能运维的钢桥螺栓病害智慧识别领域，具体涉及一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法。

技术介绍

[0002]截止2020年底，我国桥梁数量已接近85万座，先后建成公铁两用的芜湖长江大桥、滨州公铁两用特大桥和南京大胜关长江大桥等大型钢结构桥梁，不少桥梁出现了结构损伤，导致其承载能力下降，螺栓在使用中会频繁受到振动冲击、雨水侵蚀等不利因素影响，从而产生各种病害。螺栓存在的主要病害类型有锈蚀、松动、断裂和脱落。目前螺栓的病害已经成为栓接钢桥的常见病害类型，以新兖线长东黄河大桥为例，每年大约有1200条高强螺栓发生折断。
[0003]螺栓脱落后会失去连接能力，螺栓群能承受的滑移荷载会减小，导致连接处传力性能的下降，对钢桁梁桥的安全造成威胁。虽然经统计发生脱落的螺栓数量占比较小，但螺栓连接着桥梁的节点部位，如果发生大量失效将对桥梁带来极大的安全隐患。如无锡某钢桁架桥发生大面积螺栓锈蚀；南京大胜关长江大桥建成5年内共发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：使用高清无人摄像机对钢桥螺栓节点部位进行数据集采集，采集导出的为视频格式；步骤S2：对采集的视频图像数据集进行预处理，包括对航拍视频进行提帧、前景处理、边缘检测；步骤S3：对上述预处理后的图片进行标注，采用华为云ModelArts平台，数据集模块标注，将正常螺栓标注为1，病害螺栓标注为0；步骤S4：采用ModelArts平台先对数据进行增强，利用Grayscale算法，将图片进行灰度化处理；利用Scale算子对图片进行缩放处理；华为云平台已经将算子进行编程，用户仅需调用即可实现对图片的处理，图片灰度化，将三通道的彩色图像转换到三通道的灰度图像；缩放处理，增加数据集样本数；步骤S5：对数据集进行深度学习网络模型训练，采用华为已开发的华为云ModelArts平台，算法采用YOLOv5算法；ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端
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边
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云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流；步骤S6：使用训练好的模型对测试图片进行检测，实现对钢桥螺栓缺损病害智慧诊断识别。2.根据权利要求1所述的一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法，其特征在于，在所述步骤S1中，采集的数据是利用高清无人摄像机拍摄的视频，其飞行速度控制在5m/s，保持匀速飞行，采集的视频为1080p级别。3.根据权利要求1所述的一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法，其特征在于，在所述步骤S2中，采集的数据集为视频格式，需要对其进行预处理，具体实施方式为：提帧得出图片数据集，每隔2秒提取一帧数视频图像作为训练图集，配合后期人工筛选，保证在图像视角多样性的前提下，获取尽可能少的图像样本，以节省航拍图像处理的时间。4.根据权利要求1所述的一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法，其特征在于，在所述步骤S2中具体为：对前景进行处理，本方法采用GrabCut算法，该算法通过建立两个三通道混合高斯模型分别表示背景和前景的颜色分布，每一个混合高斯模型默认由5个高斯混合函数组成，每一个像素均属于前景或者背景，并依此建立Gibbs能量公式：E(α，θ，z)＝U(α，θ，z)+V(α，z)#(1)式中：α为透明度，z为原始灰度图，θ为混合高斯模型的参数，E为整体图像的Gibbs能量，U为区域项即单个像素属于目标或者背景的概率的负对数，V为边界项表示分割边缘的合理程度，当相邻两像素相差越大时，V的能量越小；Gibbs能量公式的目的是将图像分割问题转化为优化计算问题，通过迭代计算调整模型参数，当能量值最小时默认此时图像达到最优分割效果。5.根据权利要求1所述的一种基于ModelArt平台构建的钢桥螺栓病害智慧诊断方法，其特征在于，在所述步骤S2中具体为：对节点板图像进行边缘检测；对节点板图像进行边缘检测的目的是利用螺栓点与节点板的灰度差来标识节点板中的螺栓点，常用的边缘检测算
子为Roberts算子、Sobel算子、Canny算子，其中Roberts、Sobel算子对噪声抑制能力较差，因此采用定位更加精确的Canny算子；首先，对前景数字图像进行二值化，鉴于航拍图像受光照的影响较大，本文采用自适应阈值二值化算法，其特点在于针对图像小块区域自动计算其阈值，避免了区域曝光的影响和阈值的人工设定，同时凸显二值化图像中螺栓的背景差异；第二步，通过图像形态学对二值化图像进行降噪处理，图形学中锈蚀操...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵鹏，李枝军，严锴，徐汉江，李秉南，徐秀丽，
申请(专利权)人：苏州市港航事业发展中心东南大学建筑设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：