混凝土图像处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种混凝土图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。该方法包括：获取待检测的混凝土图像，采用预先训练得到的检测模型进行第一图像检测，得到第一检测结果；若第一检测结果指示未检测到裂缝，则对待检测的混凝土图像进行图像增强处理，得到处理后的混凝土图像；采用检测模型对处理后的混凝土图像进行第二图像检测，得到处理后的混凝土图像对应的目标检测结果，目标检测结果指示是否检测到裂缝以及检测到的裂缝的信息。采用两次图像检测的方式，可对仅进行一次图像检测导致的漏检进行补充检测，提高检测结果准确性。将图像增强处理置于第一图像检测之后，在提高裂缝检测精确度的同时，也可降低处理器的处理负担。低处理器的处理负担。低处理器的处理负担。

【技术实现步骤摘要】
混凝土图像处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及深度学习
，具体而言，涉及一种混凝土图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]混凝土裂缝是混凝土结构中普遍存在的一种现象，混凝土发生裂缝不仅会降低建筑物的抗渗能力，影响建筑物的使用功能，还会引起钢筋锈蚀、混凝土碳化，影响混凝土强度，降低混凝土耐久性，因此，对混凝土裂缝进行检测是非常有必要的。
[0003]目前在进行混凝土裂缝检测时，通常会将待检测到图像先通过图像增强处理以增强图像中的裂缝特征，在对增强处理后图像采用深度学习算法进行裂缝识别。
[0004]但是，由于图像增强处理采用的处理算法大多属于物理模型，无法利用GPU进行计算，而CPU的计算速度较低，从而对图像先进行增强处理会造成大量的数据冗余，导致图像处理的效率较低。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种混凝土图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，以便于解决现有技术中存在的图像处理效率较低的问题。
[0006]为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种混凝土图像处理方法，应用于电子设备，包括：
[0008]获取待检测的混凝土图像，采用预先训练得到的检测模型进行第一图像检测，得到第一检测结果，所述第一检测结果指示是否检测到裂缝、以及检测到的裂缝的信息，所述裂缝的信息包括：裂缝类型、裂缝位置信息以及裂缝数量；
[0009]若所述第一检测结果指示未检测到裂缝，则对所述待检测的混凝土图像进行图像增强处理，得到处理后的混凝土图像；
[0010]采用所述检测模型对所述处理后的混凝土图像进行第二图像检测，得到所述处理后的混凝土图像对应的目标检测结果，所述目标检测结果指示是否检测到裂缝以及检测到的裂缝的信息。
[0011]可选地，所述采用预先训练得到的检测模型进行第一图像检测，得到第一检测结果之后，还包括：
[0012]若所述第一检测结果指示检测到裂缝，则将所述第一检测结果中检测到的裂缝的信息作为所述待检测的混凝土图像对应的目标检测结果。
[0013]可选地，所述对所述待检测的混凝土图像进行图像增强处理，得到处理后的混凝土图像，包括：
[0014]获取所述待检测的混凝土图像的图像像素数据；
[0015]对所述图像像素数据进行高斯滤波处理，得到环境光照射分量；
[0016]根据所述环境光照射分量、以及所述图像像素数据，进行对数运算，得到图像增强数据；
[0017]将所述图像增强数据量化为预设范围内的像素值，得到处理后的混凝土图像。
[0018]可选地，所述采用所述检测模型对所述处理后的混凝土图像进行第二图像检测，得到所述处理后的混凝土图像对应的目标检测结果，包括：
[0019]对输入的所述处理后的混凝土图像进行特征提取，得到所述处理后的混凝土图像包含的至少一个裂缝图像，并确定各所述裂缝图像的裂缝类型；
[0020]根据各所述裂缝图像的边框在所述处理后的混凝土图像中的位置坐标，得到所述处理后的混凝土图像中各裂缝的位置信息；
[0021]根据所述裂缝图像的数量，确定所述处理后的混凝土图像中的裂缝数量。
[0022]可选地，所述检测模型采用如下方法训练得到：
[0023]采集样本训练集，所述样本训练集中包括：多个样本混凝土图像，各样本混凝土图像包含有标注信息，所述标注信息包括：裂缝类型、裂缝位置信息、以及裂缝数量；且包含裂缝的样本混凝土图像的裂缝宽度满足预设宽度；
[0024]对所述样本训练集中的各样本混凝土图像进行预处理，得到目标样本训练集；
[0025]采用所述目标样本训练集，训练获取所述检测模型。
[0026]可选地，所述采集样本训练集，包括：
[0027]从图像数据库中获取第一样本训练集；
[0028]通过网络进行数据爬取，获取第二样本训练集；
[0029]采集拍摄的第三样本训练集；
[0030]将所述第一样本训练集、第二样本训练集以及第三样本训练集组合得到所述样本训练集。
[0031]可选地，所述对所述样本训练集中的各样本混凝土图像进行预处理，得到目标样本训练集，包括：
[0032]对所述样本训练集中各样本混凝土图像进行图像缩放，将各样本混凝土图像缩放至目标尺寸，得到初始处理后的样本训练集；
[0033]从初始处理后的样本训练集中选取预设数量的样本混凝土图像进行数据增强处理，以拼接得到新的样本混凝土图像；
[0034]将新的样本混凝土图像添加至所述初始处理后的样本训练集中，得到所述目标样本训练集。
[0035]可选地，所述从初始处理后的样本训练集中选取预设数量的样本混凝土图像进行数据增强处理，以拼接得到新的样本混凝土图像，包括：
[0036]对所选取的预设数量的样本混凝土图像依次进行随机缩放、随机裁剪以及随机排布，得到所述新的样本混凝土图像。
[0037]可选地，所述采用所述目标样本训练集，训练获取所述检测模型，包括：
[0038]将所述目标样本训练集输入初始检测模型，得到所述初始检测模型输出的各样本混凝土图像对应的预测的裂缝类型、预测的裂缝位置信息、以及预测的裂缝数量；
[0039]根据各样本混凝土图像标注的裂缝类型、裂缝位置信息、以及裂缝数量、以及所述各样本混凝土图像对应的预测的裂缝类型、预测的裂缝位置信息、以及预测的裂缝数量，计
算所述初始检测模型的损失信息；
[0040]根据所述损失信息修正所述初始检测模型的模型参数，迭代执行，直至所述初始检测模型的损失信息满足预设条件，将满足预设条件的初始检测模型作为所述检测模型。
[0041]可选地，所述电子设备上运行有并行且相互独立的第一线程和第二线程，所述第一线程用于实现所述第一图像检测以及所述第二图像检测，所述第二线程用于实现所述图像增强处理。
[0042]第二方面，本申请实施例还提供了一种混凝土图像处理装置，应用于电子设备，包括：第一处理模块、图像增强模块、第二处理模块；
[0043]所述第一处理模块，用于获取待检测的混凝土图像，采用预先训练得到的检测模型进行第一图像检测，得到第一检测结果，所述第一检测结果指示是否检测到裂缝、以及检测到的裂缝的信息，所述裂缝的信息包括：裂缝类型、裂缝位置信息以及裂缝数量；
[0044]所述图像增强模块，用于若所述第一检测结果指示未检测到裂缝，则对所述待检测的混凝土图像进行图像增强处理，得到处理后的混凝土图像；
[0045]所述第二处理模块，用于采用所述检测模型对所述处理后的混凝土图像进行第二图像检测，得到所述处理后的混凝土图像对应的目标检测结果，所述目标检测结果指示是否检测到裂缝以及检测到的裂缝的信息。
[0046]可选地，还包括：确定模块；
[0047]所述确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混凝土图像处理方法，其特征在于，应用于电子设备，包括：获取待检测的混凝土图像，采用预先训练得到的检测模型进行第一图像检测，得到第一检测结果，所述第一检测结果指示是否检测到裂缝、以及检测到的裂缝的信息，所述裂缝的信息包括：裂缝类型、裂缝位置信息以及裂缝数量；若所述第一检测结果指示未检测到裂缝，则对所述待检测的混凝土图像进行图像增强处理，得到处理后的混凝土图像；采用所述检测模型对所述处理后的混凝土图像进行第二图像检测，得到所述处理后的混凝土图像对应的目标检测结果，所述目标检测结果指示是否检测到裂缝以及检测到的裂缝的信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练得到的检测模型进行第一图像检测，得到第一检测结果之后，还包括：若所述第一检测结果指示检测到裂缝，则将所述第一检测结果中检测到的裂缝的信息作为所述待检测的混凝土图像对应的目标检测结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测的混凝土图像进行图像增强处理，得到处理后的混凝土图像，包括：获取所述待检测的混凝土图像的图像像素数据；对所述图像像素数据进行高斯滤波处理，得到环境光照射分量；根据所述环境光照射分量、以及所述图像像素数据，进行对数运算，得到图像增强数据；将所述图像增强数据量化为预设范围内的像素值，得到处理后的混凝土图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述检测模型对所述处理后的混凝土图像进行第二图像检测，得到所述处理后的混凝土图像对应的目标检测结果，包括：对输入的所述处理后的混凝土图像进行特征提取，得到所述处理后的混凝土图像包含的至少一个裂缝图像，并确定各所述裂缝图像的裂缝类型；根据各所述裂缝图像的边框在所述处理后的混凝土图像中的位置坐标，得到所述处理后的混凝土图像中各裂缝的位置信息；根据所述裂缝图像的数量，确定所述处理后的混凝土图像中的裂缝数量。5.根据权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征在于，所述检测模型采用如下方法训练得到：采集样本训练集，所述样本训练集中包括：多个样本混凝土图像，各样本混凝土图像包含有标注信息，所述标注信息包括：裂缝类型、裂缝位置信息、以及裂缝数量；且包含裂缝的样本混凝土图像的裂缝宽度满足预设宽度；对所述样本训练集中的各样本混凝土图像进行预处理，得到目标样本训练集；采用所述目标样本训练集，训练获取所述检测模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采集样本训练集，包括：从图像数据库中获取第一样本训练集；通过网络进行数据爬取，获取第二样本训练集；采集拍摄的第三样本训练集；将所述第一样本训练集、第二样本训练集以及第三样本训练集组合得到所述样本训练
集。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述样本训练集中的各样本混凝土图像进行预处理，得到目标样本训练集...

【专利技术属性】
技术研发人员：李健源，柳春娜，卢晓春，吴必朗，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：