【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分析领域，具体涉及一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法及系统。
技术介绍
1、桥梁在使用过程中，由于长期承受压力的原因，导致其底座出现裂缝等损伤情况，存在极大的安全隐患，定期对桥梁损伤情况进行监测往往能揭示桥梁结构的受力机理，同时可以评估桥梁的刚度损失和剩余承载力，进而可提示相关人员进行及时的修复工作，消除存在的安全隐患。
2、相关技术中通常使用边缘检测或阈值分割等视觉检测技术对桥梁底座表面图像进行处理，从而提取出桥梁底座表面的裂缝区域，但由于桥梁底座在筑造过程中，是通过向拼接的模板中浇筑混凝土，导致其表面存在拼接缝隙相关的模板印记，通过现有技术会将模板印记误检为裂缝，进而降低对桥梁损伤情况监测的准确性。
技术实现思路
1、为了解决现有技术会将桥梁底座表面的模板印记误检为裂缝，进而降低对桥梁损伤情况监测的准确性的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，所述方法包括：
3、获取桥梁底座表面的灰度图像；
4、根据以每个像素点为中心的预设滤波窗口中像素点的梯度方向的分布和灰度值的分布，获得对应像素点的滤波可能性；基于所述滤波可能性，从灰度图像中的所有像素点中筛选出进行滤波的目标像素点；
5、对每个目标像素点的预设滤波窗口所在行或列上的像素点进行直线检测，获得对应预设滤波窗口的模板印记纹理以及模板
6、根据所述增强图像对桥梁损伤情况进行监测。
7、进一步地，所述根据以每个像素点为中心的预设滤波窗口中像素点的梯度方向的分布和灰度值的分布，获得对应像素点的滤波可能性包括：
8、统计每个像素点对应的预设滤波窗口中同一梯度方向的像素点的数量，将数量的最大值对应的梯度方向，作为参考方向；
9、将预设滤波窗口中梯度方向等于所述参考方向的像素点，作为预设滤波窗口中的参考像素点；
10、在预设滤波窗口中，将任意选取的两个参考像素点作为参考像素点组，将参考像素点组中两个参考像素点灰度值的差值的绝对值，作为对应参考像素点组的灰度差异，将参考像素点组的所述灰度差异乘以对应参考像素点组中两个参考像素点之间的距离，获得对应参考像素点组的初始判断参数；
11、将预设滤波窗口中所有参考像素点组的初始判断参数的平均值，作为预设滤波窗口的整体判断参数；
12、获取每个像素点的滤波可能性，其中所述滤波可能性与预设滤波窗口中参考像素点的数量呈正相关，所述滤波可能性与所述整体判断参数呈负相关，所述滤波可能性的取值为归一化后的数值。
13、进一步地，所述基于所述滤波可能性，从灰度图像中的所有像素点中筛选出进行滤波的目标像素点包括：
14、将所述滤波可能性大于预设可能性阈值的像素点，作为目标像素点。
15、进一步地，所述走向信息包括水平方向和竖直方向，所述对每个目标像素点的预设滤波窗口所在行或列上的像素点进行直线检测，获得对应预设滤波窗口的模板印记纹理以及模板印记纹理的走向信息包括：
16、基于霍夫直线检测算法，将每个目标像素点的预设滤波窗口所在的每行或每列的像素点的位置，映射到霍夫空间，获得对应行或列上的像素点在霍夫空间对应的曲线，并将霍夫空间中相交于一点的曲线的数量，作为对应行或列的霍夫响应参数；
17、将所述霍夫响应参数的最大值对应的行或列上的像素点所组成的区域，作为模板印记纹理；
18、若所述模板印记纹理由行像素点组成，则对应模板印记纹理的走向信息为水平走向；若所述模板印记纹理由列像素点组成，则对应模板印记纹理的走向信息为竖直走向。
19、进一步地，所述根据所述内部纹理和所述外部纹理之间像素点的梯度方向的差异，获得预设邻域窗口的内部纹理和外部纹理之间的相似程度包括：
20、将所述内部纹理上每个像素点与相邻的下一个像素点之间梯度方向的差值的绝对值，作为对应两个像素点之间的第一梯度差异，将所有所述第一梯度差异的平均值，作为内部纹理的第一梯度分布参数；
21、将所述外部纹理上每个像素点与相邻的下一个像素点之间梯度方向的差值的绝对值，作为对应两个像素点之间的第二梯度差异，将所有所述第二梯度差异的平均值，作为外部纹理的第二梯度分布参数；
22、将所述第一梯度分布参数和所述第二梯度分布参数的差值的绝对值进行负相关映射，获得预设邻域窗口的内部纹理和外部纹理之间的相似程度。
23、进一步地，所述根据所述滤波可能性、所述相似程度和模板印记纹理的所述走向信息，对目标像素点的预设滤波窗口进行扩展，获得调整滤波窗口包括：
24、将每个目标像素点的滤波可能性和对应目标像素点的预设滤波窗口的内部纹理和外部纹理之间的相似程度的乘积值进行归一化，获得对应目标像素点的预设滤波窗口的调整尺度；
25、将所述调整尺度与对应预设滤波窗口的边长的乘积值，作为对应预设滤波窗口的边长调整量；
26、将预设滤波窗口的边长和所述边长调整量的和值向上取最小奇数，获得对应预设滤波窗口的调整边长；
27、根据预设滤波窗口的所述调整边长和对应预设滤波窗口的模板印记纹理的所述走向信息，对目标像素点的预设滤波窗口进行扩展，获得对应目标像素点的调整滤波窗口。
28、进一步地，所述根据预设滤波窗口的所述调整边长和对应预设滤波窗口的模板印记纹理的所述走向信息，对目标像素点的预设滤波窗口进行扩展，获得对应目标像素点的调整滤波窗口包括：
29、若目标像素点的预设滤波窗口的模板印记纹理的走向信息为水平走向，则将预设滤波窗口竖直方向的边长调整为所述调整边长，水平方向的边长保持不变，并将调整后的预设滤波窗口作为对应目标像素点的调整滤波窗口；
30、若目标像素点的预设滤波窗口的模板印记纹理的走向信息为竖直走向，则将预设滤波窗口水平方向的边长调整为所述调整边长，竖直方向的边长保持不变，并将调整后的预设滤波窗口作为对应目标像素点的调整滤波窗口。
31、进一步地，所述基于调整滤波窗口对灰度图像中对应目标像素点进行滤波，获得增强图像包括：
32、在灰度图像中，基于中值滤波算法，在每个目标像素点的调整滤波窗口中对对应目标像素点进行滤波；
33、遍历灰度图像中所有的目标像素点并进行滤波，获得增强图像。
【技术保护点】
1.一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述根据以每个像素点为中心的预设滤波窗口中像素点的梯度方向的分布和灰度值的分布，获得对应像素点的滤波可能性包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述基于所述滤波可能性，从灰度图像中的所有像素点中筛选出进行滤波的目标像素点包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，其中，所述走向信息包括水平方向和竖直方向，所述对每个目标像素点的预设滤波窗口所在行或列上的像素点进行直线检测，获得对应预设滤波窗口的模板印记纹理以及模板印记纹理的走向信息包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述根据所述内部纹理和所述外部纹理之间像素点的梯度方向的差异，获得预设邻域窗口的内部纹理和外部纹理之间的相似程度包括：
6.根据权利要求4所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述根据所
7.根据权利要求6所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述根据预设滤波窗口的所述调整边长和对应预设滤波窗口的模板印记纹理的所述走向信息，对目标像素点的预设滤波窗口进行扩展，获得对应目标像素点的调整滤波窗口包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述基于调整滤波窗口对灰度图像中对应目标像素点进行滤波，获得增强图像包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述根据所述增强图像对桥梁损伤情况进行监测包括：
10.一种基于视觉的桥梁损伤智能监测系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~9任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述根据以每个像素点为中心的预设滤波窗口中像素点的梯度方向的分布和灰度值的分布，获得对应像素点的滤波可能性包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述基于所述滤波可能性，从灰度图像中的所有像素点中筛选出进行滤波的目标像素点包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，其中，所述走向信息包括水平方向和竖直方向，所述对每个目标像素点的预设滤波窗口所在行或列上的像素点进行直线检测，获得对应预设滤波窗口的模板印记纹理以及模板印记纹理的走向信息包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉的桥梁损伤智能监测方法，其特征在于，所述根据所述内部纹理和所述外部纹理之间像素点的梯度方向的差异，获得预设邻域窗口的内部纹理和外部纹理之间的相似程度包括：
6.根据权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄涛，彭曲波，王伟，龙文武，郭佳慧，周智兴，
申请(专利权)人：湖南建工交建宏特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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