一种机场道面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种机场道面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，涉及无损检测领域，包括：对机场道面雷达图像进行预处理得到初始标注图像集及未标注图像集；分别基于目标训练集及测试集依次对预设检测模型执行模型更新及评估操作得到评估结果；若评估结果表明当前更新后的预设检测模型不满足预设精度条件，则基于主动学习算法对从未标注图像集中取出的图像进行标注以确定新的目标训练集，并重新跳转至分别基于目标训练集及测试集依次对预设检测模型执行模型更新及模型评估操作的步骤，直至得到满足预设精度条件的目标检测模型；基于目标检测模型对当前未标注图像集中还未被取出的图像进行检测得到检测结果。本申请能够提高检测效率并降低成本。高检测效率并降低成本。高检测效率并降低成本。

【技术实现步骤摘要】
一种机场道面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及无损检测领域，特别涉及一种机场道面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]当前，飞机已成为了人们长途出行的重要交通工具，因此机场的配套设施维护变得极为重要。其中，机场跑道的定期检测维护尤为关键。类似于公路，机场跑道具有相似的结构。在重达几十乃至几百吨的飞机的挤压下，跑道内部会产生不密实缺陷、损伤管道等内部构造物。因此，需要检测这些缺陷和管道所在的位置及其他参数。无损检测作为第三方检测行业新兴的综合性应用技术，以不损害被检验对象的使用性能为前提，应用多种物理原理和化学现象，对各种工程材料、零部件和结构件进行有效的检验和测试。无损检测在各种工程中的广泛应用，使得它成为了机场道面缺陷检测的又一优秀选项。
[0003]在机场道面的无损检测领域中，目前主要的方法是获取探地雷达图像并进行人工标注。然后利用这些图像训练深度学习模型来检测道面损伤。然而，这种方法需要大量的图像数据，并且在人工标注的过程中需要耗费大量的时间和人力成本。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种机场道面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，能够提高检测效率并降低检测成本。其具体方案如下：
[0005]第一方面，本申请提供了一种机场道面缺陷检测方法，包括：
[0006]基于预设预处理规则对获取到的机场道面雷达图像执行相应的预处理操作，以得到相应的初始标注图像集以及未标注图像集；其中，所述初始标注图像集中包括相应的目标训练集、测试集；
[0007]分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作，以得到相应的评估结果；
[0008]若所述评估结果表明当前更新后的所述预设检测模型不满足预设精度条件，则基于主动学习算法对从所述未标注图像集中取出的未标注图像进行图像标注操作以确定新的所述目标训练集，并重新跳转至所述分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作的步骤，直至得到满足所述预设精度条件的目标检测模型；
[0009]基于所述目标检测模型对当前所述未标注图像集中还未被取出的未标注图像执行相应的图像检测操作，以得到包含缺陷定位信息的检测结果。
[0010]可选的，所述基于预设预处理规则对获取到的机场道面雷达图像执行相应的预处理操作之前，还包括：
[0011]通过利用预设探地雷达对所述目标机场道面进行扫描来获取所述机场道面雷达图像。
[0012]可选的，所述基于预设预处理规则对获取到的机场道面雷达图像执行相应的预处理操作，包括：
[0013]对所述机场道面雷达图像执行相应的色彩增强操作，并基于预设剪切长度进行图像切分，得到若干张切分后的所述机场道面雷达图像；
[0014]基于预设比例对若干张切分后的所述机场道面雷达图像进行划分，以得到相应的当前已标注图像集以及未标注图像集。
[0015]可选的，所述对所述机场道面雷达图像执行相应的色彩增强操作，包括：
[0016]通过减小所述机场道面雷达图像的显示振幅值并调整当前为红色显示模式来完成所述色彩增强操作。
[0017]可选的，所述分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作，包括：
[0018]通过利用所述目标训练集对基于预设目标检测算法构建的预设检测模型进行模型训练来完成相应的模型更新操作，得到更新后的所述预设检测模型；
[0019]基于所述测试集对更新后的所述预设检测模型执行相应的模型评估操作。
[0020]可选的，所述基于主动学习算法对从所述未标注图像集中取出的未标注图像进行图像标注操作以确定新的所述目标训练集，包括：
[0021]基于主动学习算法以及不重复抽取规则从所述未标注图像集中筛选出信息熵值较大的预设数量张的未标注图像；
[0022]对筛选出的各所述未标注图像执行相应的图像标注操作，并将得到的标注后图像更新至所述目标训练集，以得到新的训练集。
[0023]可选的，所述基于所述目标检测模型对当前所述未标注图像集中还未被取出的未标注图像执行相应的图像检测操作，包括：
[0024]基于所述目标检测模型对当前所述未标注图像集中还未被取出的未标注图像进行缺陷识别以及管道识别操作，得到相应的识别结果；
[0025]通过计算确定图像空间与真实物理空间之间的转换比例，以基于所述识别结果以及所述转换比例得到包含缺陷定位信息的检测结果。
[0026]第二方面，本申请提供了一种机场道面缺陷检测装置，包括：
[0027]图像预处理模块，用于基于预设预处理规则对获取到的机场道面雷达图像执行相应的预处理操作，以得到相应的初始标注图像集以及未标注图像集；其中，所述初始标注图像集中包括相应的目标训练集、测试集；
[0028]模型评估模块，用于分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作，以得到相应的评估结果；
[0029]模型确定模块，用于若所述评估结果表明当前更新后的所述预设检测模型不满足预设精度条件，则基于主动学习算法对从所述未标注图像集中取出的未标注图像进行图像标注操作以确定新的所述目标训练集，并重新跳转至所述分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作的步骤，直至得到满足所述预设精度条件的目标检测模型；
[0030]检测结果确定模块，用于基于所述目标检测模型对当前所述未标注图像集中还未被取出的未标注图像执行相应的图像检测操作，以得到包含缺陷定位信息的检测结果。
[0031]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：
[0032]存储器，用于保存计算机程序；
[0033]处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述的机场道面缺陷检测方法的步骤。
[0034]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的机场道面缺陷检测方法的步骤。
[0035]可见，本申请中，首先基于预设预处理规则对获取到的机场道面雷达图像执行相应的预处理操作，以得到相应的初始标注图像集以及未标注图像集；其中，所述初始标注图像集中包括相应的目标训练集、测试集；然后分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作，以得到相应的评估结果；若所述评估结果表明当前更新后的所述预设检测模型不满足预设精度条件，则基于主动学习算法对从所述未标注图像集中取出的未标注图像进行图像标注操作以确定新的所述目标训练集，并重新跳转至所述分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作的步骤，直至得到满足所述预设精度条件的目标检测模型；然后基于所述目标检测模型对当前所述未标注图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机场道面缺陷检测方法，其特征在于，包括：基于预设预处理规则对获取到的机场道面雷达图像执行相应的预处理操作，以得到相应的初始标注图像集以及未标注图像集；其中，所述初始标注图像集中包括相应的目标训练集、测试集；分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作，以得到相应的评估结果；若所述评估结果表明当前更新后的所述预设检测模型不满足预设精度条件，则基于主动学习算法对从所述未标注图像集中取出的未标注图像进行图像标注操作以确定新的所述目标训练集，并重新跳转至所述分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作的步骤，直至得到满足所述预设精度条件的目标检测模型；基于所述目标检测模型对当前所述未标注图像集中还未被取出的未标注图像执行相应的图像检测操作，以得到包含缺陷定位信息的检测结果。2.根据权利要求1所述的机场道面缺陷检测方法，其特征在于，所述基于预设预处理规则对获取到的机场道面雷达图像执行相应的预处理操作之前，还包括：通过利用预设探地雷达对所述目标机场道面进行扫描来获取所述机场道面雷达图像。3.根据权利要求1所述的机场道面缺陷检测方法，其特征在于，所述基于预设预处理规则对获取到的机场道面雷达图像执行相应的预处理操作，包括：对所述机场道面雷达图像执行相应的色彩增强操作，并基于预设剪切长度进行图像切分，得到若干张切分后的所述机场道面雷达图像；基于预设比例对若干张切分后的所述机场道面雷达图像进行划分，以得到相应的当前已标注图像集以及未标注图像集。4.根据权利要求3所述的机场道面缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述机场道面雷达图像执行相应的色彩增强操作，包括：通过减小所述机场道面雷达图像的显示振幅值并调整当前为红色显示模式来完成所述色彩增强操作。5.根据权利要求1所述的机场道面缺陷检测方法，其特征在于，所述分别基于所述目标训练集以及所述测试集依次对预设检测模型执行相应的模型更新操作以及模型评估操作，包括：通过利用所述目标训练集对基于预设目标检测算法构建的预设检测模型进行模型训练来完成相应的模型更新操作，得到更新后的所述预设检测模型；基于所述测试集对更新后的所述预设检测模型执行相应的模型评估操作。6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李黎，王彬宇，张阳，冯琪，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：