一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及幕墙健康监测技术领域，公开了一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法与系统，所述方法包括：获取建筑幕墙原始图像，实时采集建筑幕墙图像以及建筑幕墙反射的声波信号；分别提取建筑幕墙图像和建筑幕墙原始图像的轮廓特征，将实时提取的建筑幕墙图像轮廓特征与建筑幕墙原始图像的轮廓特征进行特征匹配；构建基于决策树的幕墙破碎检测模型，将建筑幕墙实时反射的声波信号输入到模型中，模型输出建筑幕墙的破碎检测结果；根据幕墙形变检测结果以及幕墙破碎检测结果进行建筑幕墙健康监测警告。本发明专利技术所述方法通过基于图像特征以及信号特征的特征比对，实现建筑幕墙是否发生形变损伤、破碎损伤的识别监测。破碎损伤的识别监测。破碎损伤的识别监测。

【技术实现步骤摘要】
一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法与系统


[0001]本专利技术涉及幕墙健康监测
，尤其涉及一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法。

技术介绍

[0002]随着建筑幕墙体量和构造程度复杂性的提高，对幕墙检测技术的要求也随之提高，要求幕墙检测设备不仅能够检测大规格的建筑幕墙，还需要具有简单轻便的特性，传统幕墙检测方法主要为采用反力架安装幕墙试件，在幕墙平面沿着水平方向进行低周反复运动，模拟测量受地震、狂风等影响时建筑幕墙产生的变形程度，但反力架制作成本高，占地面积大，无法满足建筑幕墙健康监测的经常性、实时性。鉴于此，本方案提出一种基于图像特征以及信号特征的建筑幕墙健康实时监测的方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法，目的在于(1)实现建筑幕墙健康的实时监测；(2)实现建筑幕墙是否发生形变损伤、破碎损伤的识别判断。
[0004]实现上述目的，本专利技术提供的一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法，包括以下步骤：
[0005]S1、获取建筑幕墙原始图像，并在建筑幕墙表面设置超声波发射和接收装置；
[0006]S2、实时采集建筑幕墙图像以及建筑幕墙反射的声波信号；
[0007]S3、分别提取建筑幕墙图像和建筑幕墙原始图像的轮廓特征，将实时提取的建筑幕墙图像轮廓特征与建筑幕墙原始图像的轮廓特征进行特征匹配，若匹配结果低于匹配阈值，则说明建筑幕墙存在形变；
[0008]S4、构建基于决策树的幕墙破碎检测模型，将建筑幕墙实时反射的声波信号输入到模型中，模型输出建筑幕墙的破碎检测结果；
[0009]S5、根据幕墙形变检测结果以及幕墙破碎检测结果进行建筑幕墙健康监测警告。
[0010]作为本专利技术的进一步改进方法：
[0011]所述S1步骤中获取建筑幕墙原始图像并设置超声波发射和接收装置，包括：
[0012]在建筑幕墙附近设置摄像设备，利用摄像设备获取建筑幕墙原始图像I0，并将获取的建筑幕墙原始图像发送到幕墙损伤识别装置，所述建筑幕墙原始图像为不存在损伤的建筑幕墙的完整图像，在本专利技术一个具体实施例中，用户可直接将建筑幕墙原始图像发送到幕墙损伤识别装置；
[0013]在建筑幕墙表面设置超声波发射和接收装置。
[0014]所述S2步骤中实时采集建筑幕墙图像以及建筑幕墙反射的声波信号，包括：
[0015]所述超声波发射装置实时向建筑幕墙发射超声波信号，所述超声波信号s(t)为：
[0016][0017]其中：
[0018]β表示超声波的信号幅值，将其设置为2；
[0019]α表示超声波的信号带宽，将其设置为103；
[0020]f表示超声波发射装置的中心频率，将其设置为80Hz；
[0021]表示超声波发射装置的初始相位，将其设置为π/6；
[0022]τ表示超声波的偏移时间，将其设置为0.05；
[0023]t表示信号的时域信息；
[0024]超声波信号到达幕墙表面后形成回波信号x(t)，利用超声波接收装置实时接收幕墙反射的回波信号x(t)，并将接收到的回波信号x(t)发送到幕墙损伤识别装置，在本专利技术一个具体实施例中，若幕墙表面存在破碎，则会导致接收到的回波信号异常，通过监测回波信号可以实现幕墙的破碎检测；
[0025]利用摄像设备实时采集建筑幕墙图像，则当前时刻采集的建筑幕墙图像为I，将采集到的建筑幕墙图像实时发送到幕墙损伤识别装置。
[0026]所述S3步骤中提取建筑幕墙图像和建筑幕墙原始图像的轮廓特征，包括：
[0027]幕墙损伤识别装置利用轮廓特征提取方法分别提取建筑幕墙图像I以及建筑幕墙原始图像I0的轮廓特征，所述轮廓特征提取方法的流程为：
[0028]1)利用均值滤波器对图像进行均值滤波处理，所述均值滤波处理的公式为：
[0029][0030]其中：
[0031]I(i,j)表示图像像素，(i,j)表示像素坐标；
[0032]N表示以像素I(i,j)为中心的模板，在本专利技术一个具体实施例中，所选取模板为3
×
3像素模板；
[0033]∑
N
I(i,j)表示模板N所覆盖区域的像素值之和；
[0034]n表示模板N所覆盖区域的像素个数；
[0035]g(i,j)表示图像像素I(i,j)滤波处理后的灰度值；
[0036]2)计算任意图像像素的梯度值：
[0037][0038]其中：
[0039]表示图像像素I(i,j)的梯度值；设置梯度阈值为q，将的图像像素I(i,j)作为图像的边缘像素；
[0040]3)分别计算任意图像像素I(i,j)灰度值g(i,j)在[0,M)与[M,L]出现的概率P1,P2，其中[0,L]表示灰度级，L＝255，P1+P2＝1；计算像素灰度值在[0,M)与[M,L]的平均灰度值μ1,μ2，以及图像的平均灰度值μ，则图像灰度方差σ2的计算公式为：
[0041]σ2＝P1(μ
‑
μ1)2+P2(μ
‑
μ2)2[0042]遍历M∈[0,L]的所有灰度级数M，当σ2最大时的M即为图像二值化阈值∈，则对于滤波处理后的图像，将灰度值大于等于∈的像素的灰度值调整为255，将其余像素的灰度值调整为0，得到二值化图像；
[0043]4)从二值化图像的左上方开始逐行扫描，直到扫描到第一个像素的灰度值为255
时，记录该像素为I
′
(i1,j1)；以该像素为中心，I
′
(i1,j1‑
1)为起始点，在I
′
(i1,j1)邻域内以顺时针方向查找边缘像素，将第一个边缘像素记为I
′
(i2,j2)；
[0044]5)以I
′
(i1,j1)为中心，在I
′
(i1,j1)邻域内以I
′
(i2,j2)为起点逆时针查找边缘像素，将查找到的边缘像素作为下一轮边缘像素查找的起点，重复步骤5)，直到循环至起始点I
′
(i2,j2)，得到以像素I
′
(i1,j1)为中心的轮廓特征；
[0045]6)设定扫描点为轮廓特征区域的左方邻近像素，并返回步骤4)，以设定的扫描点开始逐行扫描，得到图像的轮廓特征；
[0046]所述建筑幕墙图像I的轮廓特征为w(I)，建筑幕墙原始图像I0的轮廓特征为w(I0)。
[0047]所述S3步骤中将提取的建筑幕墙图像轮廓特征与建筑幕墙原始图像的轮廓特征进行特征匹配，得到幕墙形变检测结果，包括：
[0048]幕墙损伤识别装置计算建筑幕墙图像轮廓特征w(I)与建筑幕墙原始图像的轮廓特征w(I0)的特征匹配结果，所述计算公式为：
[0049][0050]其中：
[0051]Sim(w(I),w(I0))表示建筑幕墙图像轮廓特征w(I)与建筑幕墙本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法与系统，其特征在于，所述方法包括：S1、获取建筑幕墙原始图像，并在建筑幕墙表面设置超声波发射和接收装置；S2、实时采集建筑幕墙图像以及建筑幕墙反射的声波信号；S3、分别提取建筑幕墙图像和建筑幕墙原始图像的轮廓特征，将实时提取的建筑幕墙图像轮廓特征与建筑幕墙原始图像的轮廓特征进行特征匹配，若匹配结果低于匹配阈值，则说明建筑幕墙存在形变；S4、构建基于决策树的幕墙破碎检测模型，将建筑幕墙实时反射的声波信号输入到模型中，模型输出建筑幕墙的破碎检测结果；S5、根据幕墙形变检测结果以及幕墙破碎检测结果进行建筑幕墙健康监测警告。2.如权利要求1所述的一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法，其特征在于，所述S1步骤中获取建筑幕墙原始图像并设置超声波发射和接收装置，包括：在建筑幕墙附近设置摄像设备，利用摄像设备获取建筑幕墙原始图像I0，并将获取的建筑幕墙原始图像发送到幕墙损伤识别装置，所述建筑幕墙原始图像为不存在损伤的建筑幕墙的完整图像；在建筑幕墙表面设置超声波发射和接收装置。3.如权利要求1所述的一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法，其特征在于，所述S2步骤中实时采集建筑幕墙图像以及建筑幕墙反射的声波信号，包括：所述超声波发射装置实时向建筑幕墙发射超声波信号，所述超声波信号s(t)为：其中：β表示超声波的信号幅值，将其设置为2；α表示超声波的信号带宽，将其设置为103；f表示超声波发射装置的中心频率，将其设置为80Hz；表示超声波发射装置的初始相位，将其设置为π/6；τ表示超声波的偏移时间，将其设置为0.05；t表示信号的时域信息；超声波信号到达幕墙表面后形成回波信号x(t)，利用超声波接收装置实时接收幕墙反射的回波信号x(t)，并将接收到的回波信号x(t)发送到幕墙损伤识别装置；利用摄像设备实时采集建筑幕墙图像，则当前时刻采集的建筑幕墙图像为I，将采集到的建筑幕墙图像实时发送到幕墙损伤识别装置。4.如权利要求2
‑
3所述的一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法，其特征在于，所述S3步骤中提取建筑幕墙图像和建筑幕墙原始图像的轮廓特征，包括：幕墙损伤识别装置利用轮廓特征提取方法分别提取建筑幕墙图像I以及建筑幕墙原始图像I0的轮廓特征，所述轮廓特征提取方法的流程为：1)利用均值滤波器对图像进行均值滤波处理，所述均值滤波处理的公式为：其中：
I(i,j)表示图像像素，(i,j)表示像素坐标；N表示以像素I(i,j)为中心的模板；∑
N
I(i,j)表示模板N所覆盖区域的像素值之和；n表示模板N所覆盖区域的像素个数；g(i,j)表示图像像素I(i,j)滤波处理后的灰度值；2)计算任意图像像素的梯度值：其中：表示图像像素I(i,j)的梯度值；设置梯度阈值为q，将的图像像素I(i,j)作为图像的边缘像素；3)分别计算任意图像像素I(i,j)灰度值g(i,j)在[0,M)与[M,L]出现的概率P1,P2，其中[0,L]表示灰度级，L＝255，P1+P2＝1；计算像素灰度值在[0,M)与[M,L]的平均灰度值μ1,μ2，以及图像的平均灰度值μ，则图像灰度方差σ2的计算公式为：σ2＝P1(μ
‑
μ1)2+P2(μ
‑
μ2)2遍历M∈[0,L]的所有灰度级数M，当σ2最大时的M即为图像二值化阈值∈，则对于滤波处理后的图像，将灰度值大于等于∈的像素的灰度值调整为255，将其余像素的灰度值调整为0，得到二值化图像；4)从二值化图像的左上方开始逐行扫描，直到扫描到第一个像素的灰度值为255时，记录该像素为I
′
(i1,j1)；以该像素为中心，I
′
(i1,j1‑
1)为起始点，在I
′
(i1,j1)邻域内以顺时针方向查找边缘像素，将第一个边缘像素记为I
′
(i2,j2)；5)以I
′
(i1,j1)为中心，在I
′
(i1,j1)邻域内以I
′
(i2,j2)为起点逆时针查找边缘像素，将查找到的边缘像素作为下一轮边缘像素查找的起点，重复步骤5)，直到循环至起始点I
′
(i2,j2)，得到以像素I
′
(i1,j1)为中心的轮廓特征；6)设定扫描点为轮廓特征区域的左方邻近像素，并返回步骤4)，以设定的扫描点开始逐行扫描，得到图像的轮廓特征；所述建筑幕墙图像I的轮廓特征为w(I)，建筑幕墙原始图像I0的轮廓特征为w(I0)。5.如权利要求4所述的一种建筑幕墙健康监测损伤识别方法，其特征在于，所述S3步骤中将提取的建筑幕墙图像轮廓特征与建筑幕墙原始图像的轮廓特征进行特征匹配，得到幕墙形变检测结果，包括：幕墙损伤识别装置计算建筑幕墙图像轮廓特征w(I)与建筑幕墙原始图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱燕明，乐树才，兰林燕，唐晓青，
申请(专利权)人：江苏恒尚节能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：