本申请涉及一种箱梁病害检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：建立所述箱梁对应的初始模型；利用裂缝识别模型对裂缝图像进行识别，得到裂缝轮廓信息图；所述裂缝图像是检测设备对所述箱梁的裂缝部位进行拍摄得到的图像；将所述裂缝轮廓信息图进行特征提取，得到裂缝宽度特征点，并根据所述裂缝图像中的裂缝宽度特征点，将所述裂缝轮廓信息图投影至所述箱梁对应的初始模型中，得到包含裂缝投影的目标模型；基于所述目标模型输出所述箱梁的裂缝信息。采用本方法能够提高病害信息检测效率。法能够提高病害信息检测效率。法能够提高病害信息检测效率。
【技术实现步骤摘要】
箱梁病害检测方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种箱梁病害检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]钢箱梁、混凝土箱梁是大跨径桥梁常用的结构形式，横截面具有宽幅和扁平的外形特点。钢箱梁、混凝土箱梁服役过程容易产生表面裂缝等病害及损伤，所以箱梁内一般设有横隔板与检修人孔，传统的检查方式是人工巡检。
[0003]传统技术中，钢箱梁、混凝土箱梁内部病害检测的方法一般是通过工作人员手动测量和拍照，来记录病害信息(即箱梁的裂缝信息)，如病害的位置和特征等。然而，由于病害信息只能通过人工来测量与记录，导致病害信息的获得效率较低。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种箱梁病害检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种箱梁病害检测方法。所述方法包括：
[0006]获取对箱梁进行扫描得到的点云数据，并基于所述点云数据建立所述箱梁对应的初始模型；
[0007]利用裂缝识别模型对裂缝图像进行识别，得到裂缝轮廓信息图；所述裂缝图像是检测设备对所述箱梁的裂缝部位进行拍摄得到的图像；
[0008]将所述裂缝轮廓信息图进行特征提取，得到裂缝宽度特征点，并根据所述裂缝图像中的裂缝宽度特征点，将所述裂缝轮廓信息图投影至所述箱梁对应的初始模型中，得到包含裂缝投影的目标模型；
[0009]基于所述目标模型输出所述箱梁的裂缝信息。
[0010]在其中一个实施例中，所述裂缝识别模型包括主干网络和网格检测头；所述利用裂缝识别模型对裂缝图像进行识别，得到裂缝轮廓信息图，包括：
[0011]通过所述主干网络对所述裂缝图像进行特征提取，得到裂缝特征信息；
[0012]通过所述网格检测头对所述裂缝特征信息进行整合，得到裂缝轮廓对应的网格坐标，基于所述裂缝轮廓对应的网格坐标，输出所述裂缝图像包含的裂缝部位的裂缝轮廓信息图。
[0013]在其中一个实施例中，所述根据所述裂缝图像中的裂缝宽度特征点，将所述裂缝轮廓信息图投影至所述箱梁对应的初始模型中，得到包含裂缝投影的目标模型，包括：
[0014]获取所述裂缝图像对应的相机拍摄时的光心坐标；
[0015]根据所述光心坐标与裂缝特征点坐标的位置关系构建投影射线；
[0016]将所述投影射线与所述初始模型进行碰撞检测，得到所述投影射线与所述初始模型的交点坐标，将所述交点坐标作为所述裂缝轮廓信息图在所述初始模型中的投影坐标；
[0017]根据所述裂缝特征点的投影坐标对所述裂缝轮廓信息图投影处理，得到包含裂缝投影的目标模型。
[0018]在其中一个实施例中，所述裂缝宽度特征点包括裂缝中轴线的像素点与裂缝边缘线的像素点；所述将所述裂缝轮廓信息图进行提取，得到裂缝的宽度特征点，包括：
[0019]利用中轴变换策略在所述裂缝轮廓信息图中进行轴线检索，得到所述裂缝中轴线，并根据裂缝中轴线的像素点得到所述裂缝边缘线的像素点。
[0020]在其中一个实施例中，所述裂缝尺寸信息包括所述裂缝宽度计算值和裂缝长度计算值；所述根据所述裂缝中轴线的像素点与所述裂缝边缘线的像素点计算裂缝尺寸信息，包括：
[0021]根据所述宽度特征点之间的欧式距离，确定所述裂缝轮廓信息的宽度计算值；
[0022]根据所述裂缝轮廓信息图确定所述中轴线的长度，根据所述中轴线长度确定所述裂缝轮廓信息的长度计算值。
[0023]第二方面，本申请还提供了一种箱梁病害检测装置。所述装置包括：
[0024]扫描模块，用于获取对箱梁进行扫描得到的点云数据，并基于所述点云数据建立所述箱梁对应的初始模型；
[0025]识别模块，用于利用裂缝识别模型对裂缝图像进行识别，得到裂缝轮廓信息图；所述裂缝图像是检测设备对所述箱梁的裂缝部位进行拍摄得到的图像；
[0026]投影模块，用于将所述裂缝轮廓信息图进行特征提取，得到裂缝宽度特征点，并根据所述裂缝图像中的裂缝宽度特征点，将所述裂缝轮廓信息图投影至所述箱梁对应的初始模型中，得到包含裂缝投影的目标模型；
[0027]在其中一个实施例中，所述扫描模块具体用于：
[0028]获取对箱梁进行扫描得到的点云数据，并基于所述点云数据建立所述箱梁对应的初始模型。
[0029]在其中一个实施例中，所述裂缝识别模型包括主干网络和网格检测头；所述识别模块具体用于：
[0030]通过所述主干网络对所述裂缝图像进行特征提取，得到裂缝特征信息；
[0031]通过所述网格检测头对所述裂缝特征信息进行整合，得到裂缝轮廓对应的网格坐标，基于所述裂缝轮廓对应的网格坐标，输出所述裂缝图像包含的裂缝部位的裂缝轮廓信息图。
[0032]在其中一个实施例中，所述投影模块具体用于：
[0033]获取所述裂缝图像对应的相机拍摄时的光心坐标；
[0034]根据所述光心坐标与裂缝特征点坐标的位置关系构建投影射线；
[0035]将所述投影射线与所述初始模型进行碰撞检测，得到所述投影射线与所述初始模型的交点坐标，将所述交点坐标作为所述裂缝轮廓信息图在所述初始模型中的投影坐标；
[0036]根据所述裂缝特征点的投影坐标对所述裂缝轮廓信息图投影处理，得到包含裂缝投影的目标模型。
[0037]在其中一个实施例中，所述输出模块具体用于：
[0038]根据所述宽度特征点之间的欧式距离，确定所述裂缝轮廓信息的宽度计算值；
[0039]根据所述裂缝轮廓信息图确定所述中轴线的长度，根据所述中轴线长度确定所述
裂缝轮廓信息的长度计算值。
[0040]在其中一个实施例中，所述输出模块具体用于：
[0041]响应于针对裂缝尺寸信息的查询指令，根据所述裂缝中轴线的像素点与所述裂缝边缘线的像素点计算裂缝尺寸信息，输出所述裂缝尺寸信息；
[0042]响应于针对裂缝位置信息的查询指令，展示包含所述裂缝投影的目标模型。
[0043]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的方法的步骤。
[0044]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法的步骤。
[0045]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法的步骤。
[0046]获取对箱梁进行扫描得到的点云数据，并基于所述点云数据建立所述箱梁对应的初始模型；
[0047]利用裂缝识别模型对裂缝图像进行识别，得到裂缝轮廓信息图；所述裂缝图像是检测设备对所述箱梁的裂缝部位进行拍摄得到的图像；本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种箱梁病害检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取对箱梁进行扫描得到的点云数据，并基于所述点云数据建立所述箱梁对应的初始模型；利用裂缝识别模型对裂缝图像进行识别，得到裂缝轮廓信息图；所述裂缝图像是检测设备对所述箱梁的裂缝部位进行拍摄得到的图像；将所述裂缝轮廓信息图进行特征提取，得到裂缝宽度特征点，并根据所述裂缝图像中的裂缝宽度特征点，将所述裂缝轮廓信息图投影至所述箱梁对应的初始模型中，得到包含裂缝投影的目标模型；基于所述目标模型输出所述箱梁的裂缝信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述裂缝识别模型包括主干网络和网格检测头；所述利用裂缝识别模型对裂缝图像进行识别，得到裂缝轮廓信息图，包括：通过所述主干网络对所述裂缝图像进行特征提取，得到裂缝特征信息；通过所述网格检测头对所述裂缝特征信息进行整合，得到裂缝轮廓对应的网格坐标，基于所述裂缝轮廓对应的网格坐标，输出所述裂缝图像包含的裂缝部位的裂缝轮廓信息图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述裂缝图像中的裂缝宽度特征点，将所述裂缝轮廓信息图投影至所述箱梁对应的初始模型中，得到包含裂缝投影的目标模型，包括：获取所述裂缝图像对应的相机拍摄时的光心坐标；根据所述光心坐标与裂缝特征点坐标的位置关系构建投影射线；将所述投影射线与所述初始模型进行碰撞检测，得到所述投影射线与所述初始模型的交点坐标，将所述交点坐标作为所述裂缝轮廓信息图在所述初始模型中的投影坐标；根据所述裂缝特征点的投影坐标对所述裂缝轮廓信息图投影处理，得到包含裂缝投影的目标模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述裂缝宽度特征点包括裂缝中轴线的像素点与裂缝边缘线的像素点；所述将所述裂缝轮廓信息图进行提取，得到裂缝的宽度特征点，包括：利用中轴变换策略在所述裂缝轮廓信息图中进行轴线检索，得到所述裂缝中轴线，并根据裂缝中轴线的像素点得到所述裂缝边缘线的像素点。5...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇飞，冯楚乔，樊健生，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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