【技术实现步骤摘要】
一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法及系统
[0001]本专利技术属于隧道病害检测
,具体的说,涉及一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法及系统。
技术介绍
[0002]随着中国经济高速发展,城市空间需求急剧膨胀与地面空间有限这一矛盾日益突出,有效地开发利用城市地下空间愈来愈迫切。隧道结构作为人类利用地下空间的重要生命线工程,其建设得到了前所未有的发展。然而,由于隧道是修建在地下岩土介质中的半隐蔽工程,而且我国隧道是在不同时期、不同地质条件和不同技术水平下修建的。经过多年运营,许多隧道已出现多种病害,衬砌裂缝是最常见也是最严重的病害之一。实现隧道衬砌裂缝病害的自动快速识别和检测,对于隧道衬砌结构安全评估和隧道的安全运营管理具有重要的基础性意义,是现实工程应用中的迫切需要,也是目前隧道工程领域国内外研究的热点和前沿问题。
[0003]长期以来,隧道衬砌裂缝的检测方法以手工测量为主,此类方法存在效率低、危险程度高、主观性强、准确性无法保证以及费时费力等缺点。近年来,得益于更大的数据集、更强大的计算机和能够训练更深网络的技术,深度学习算法在裂缝识别领域取得重大突破并且获得了比传统方法更好的识别效果,现有技术中常用的典型目标检测算法主要有R
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CNN、SPP Net、Faster R
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CNN,虽然这些算法具有较高的检测精度,但其检测速度较慢,检测的精度和速度难以兼顾,且在复杂环境影响下检测精度不能满足工程需要。
技术实现思路
[0004]本部分的目的在 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法,其特征在于,具体步骤包括:S1:搜集隧道衬砌裂缝的图像,并进行数据增强后,获得训练图像;S2:将训练图像进行划分,预留好测试集,将剩余图像进行标记,按照比例随机划分为训练集和验证集;S3:将训练集输入到YOLOv8网络模型中进行预训练,使用验证集测试模型检测与分割性能,使用测试集优化模型训练超参数,获取检测与分割模型;S4:采集隧道衬砌裂缝的图像,输入至检测与分割模型;S5:使用检测与分割模型对隧道衬砌裂缝图像中的裂缝进行检测与分割,计算裂缝的长度和最大宽度。2.根据权利要求1所述的一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法,其特征在于,所述步骤S1中使用的数据增强方法为Mosaic、随机HSV、仿射变换。3.根据权利要求1所述的一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法,其特征在于,所述步骤S2中对图像进行标记的工具为Roboflow在线标注工具,数据集划分方式为预留部分数据作为测试集,训练集和验证集划分比例为8:2。4.根据权利要求1所述的一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法,其特征在于,所述步骤S3的具体步骤包括:将训练集输入到YOLOv8网络模型中进行预训练,初步获取检测与分割模型;从测试集中提取图像,作为预训练模型输入,优化模型训练超参数;输入验证集,得到的检测与分割结果,评估是否满足检测与分割精度;调整训练超参数,重复上述步骤,直至获得最优训练超参数组合。5.根据权利要求4所述的一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法,其特征在于,所述训练超参数包括训练轮数、优化器类型、初始学习率、参数优化算法、输入图像的批次与分割掩码下采样率。6.根据权利要求1所述的一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法,其特征在于,所述步骤S4中图像采集方式为无人机系统采集、智能手机拍照采集和单反相机采集中的至少一种。7.根据权利要求1所述的一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法,其特征在于,步骤S5中所述长度计算的具体步骤为:将裂缝检测与分割模块的结果掩码通过astype函数转换为uint8类型,并将其转换为二值化图像;通过skimage.morphology模块中的skeletonization函数对二值化图像进行骨架提取,并通过lee方法得到最细的骨架结构,再通过regionprops函数检索骨架化之后的边界长度,得到裂缝的骨架路径长度;通过argwhere函数对骨架化图像进行非零元素的位置提取,得到表示路径像素的两列坐标,第一列表示x坐标,第二列表示y坐标;通过LinearRegression函数创建一个线性回归模型对象,再使用拟合函数fit(x,y)函数对路径像素的坐标进行拟合,其中x是路径像素的横坐标数组,y是路径像素的纵坐标数组,通过min和max函数分别计算路径像素的x坐标的最小值和最大值,并使用训练好的线性回归模型对y的最小值和最大值进行预测;
根据预测得到的y坐标和路径的x坐标范围,使用欧氏距离计算路径的长...
【专利技术属性】
技术研发人员:段淑倩,张明焕,熊杰程,曹备,李晨阳,王劲军,张莹莹,胡筱晨,杨光,钱辉,
申请(专利权)人:河南省城乡规划设计研究总院股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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