【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像信息识别领域，尤其涉及一种砌体结构的砖块信息识别方法。
技术介绍
1、目前基于深度学习的计算机视觉方法不仅可以对产生病害的砖块进行检测，还可以检测出图中的所有砖块，但是该方法会不可避免地在砖块接缝处产生重叠或分离区域，不够精细的检测框会导致病害检测结果分配至错误的砖块，从而产生错误的统计信息。而且目前深度学习算法对画幅有限制，只能实现对较小画幅的图像进行砖块信息的检测，对于长画幅图像的检测识别有待研究。
2、随着时间的递进，砖块的病害种类与位置会发生改变，在时空维度上对检测到的病害变化情况进行记录与存档是城墙全寿命病害监测的重要环节。如图2所示，通过对比了有无砖块编号与划分情况下的病害信息存档方式，可以看出无砖块编号及划分的情况下病害信息缺乏统一的统计标准，且记录时难以对病害位置进行直观描述。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种砌体结构的砖块信息识别方法，以克服前深度学习算法对画幅有限制和无砖块编号及划分的情况下病害信息缺乏统一的统计标准，记录时难以对病害位置进行直观描述的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
3、一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，包括：
4、s1：输入整体画幅城墙正射影像；
5、s2：将所述整体画幅城墙正射影像截取成多个区域画幅城墙正射影像，对单张区域画幅城墙正射影像中的所有砖块使用目标检测算法获取砖块类别，获取所述砖块的左上角和右下角点坐标，计算中心点坐标
6、s3：对所述单张区域画幅城墙正射影像使用聚类算法划分所述砖块行数，并按照从小到大的规则，对行内编号进行排列，按照编号规则对所述砖块进行编号；
7、s4：采用多尺度窗口循环法对所述单张区域画幅城墙正射影像中的所述砖块的竖向接缝进行修正，并采用对同列相邻砖块的中心点坐标求平均值的方法对横向接缝进行修正；
8、s5：基于半重叠滑动窗口策略在所述单张画幅城墙正射影像的基础上选取新的所述区域画幅城墙正射影像，对所述新的画幅城墙正射影像进行所述编号的操作，并对接缝进行修正；
9、s6：根据区域画幅城墙正射影像内所述砖块的末端位置信息，对两张所述区域画幅城墙正射影像进行重新编号，完成拼接。
10、进一步的，所述步骤2的对砖块进行目标检测算法获取砖块类别，获取所述砖块的左上角和右下角点坐标，计算中心点坐标，包括：
11、使用目标检测算法对所述区域画幅城墙正射影像进行砖块检测，检测到多个长砖块和短砖块，并获取所述长砖块和所述短砖块的左上角坐标和右下角坐标；
12、根据所述左上角坐标和所述右下角坐标计算每个砖块的中心点坐标，如公式(1)和(2)所示，
13、
14、
15、其中，x1为砖块的左上角横坐标，x2为砖块的右下角横坐标，y1为砖块的左上角纵坐标，y2为砖块的右下角纵坐标，xc为砖块的中心点横坐标，yc为砖块的中心点纵坐标。
16、进一步的，所述步骤3的使用聚类算法划分砖块行数，对砖块进行排列，编号，包括：
17、对所述砖块中心坐标点由小到大进行排列，对所述中心纵坐标点进行聚类，获得所述砖块行号；
18、对相同行号的砖块进行内部编号，将所述砖块的中心横坐标点由小到大进行排列，获得相同行号的砖块的行内编号。
19、进一步的，所述步骤4的采用多尺度窗口循环法对竖向接缝进行修正，包括：
20、将所述同行砖块中相邻的两砖块的检测框的重叠区域或分离区域成倍地向左右两侧扩张，形成不同尺度的窗口；
21、对不同尺度窗口下的竖向接缝进行尺度判断，设置尺度阈值；
22、判断所述相邻的两砖块重叠或分离的距离和所述尺度阈值的大小，若所述相邻的两砖块重叠或分离的距离小于尺度阈值，采用均值法修正，若所述相邻的两砖块重叠或分离的距离大于尺度阈值，采用带有阈值动态调整的霍夫直线检测方法修正。
23、进一步的，所述相邻的两砖块重叠或分类的距离若小于尺度阈值，采用均值法修正，包括：
24、采用均值法的计算公式(3)计算得到真实的竖向接缝，
25、
26、通过设置左方砖块的右侧边在x轴上的坐标和右方砖块的左侧边在x轴上的坐标与所述竖向接缝的数值相等，完成竖向接缝的修正，如公式(4)所示，
27、
28、其中，为真实竖向接缝，为左方砖块的右侧边在x轴上的坐标，右方砖块的左侧边在x轴上的坐标。
29、进一步的，所述相邻的两砖块重叠或分类的距离若大于尺度阈值，采用带有阈值动态调整的霍夫直线检测方法修正，包括：
30、在所述图像上设置xoy直角坐标系，获得该坐标系下的直线，所述直线为坐标系下最常见的斜截式直线；
31、通过霍夫直线检测方法，检测所述区域图像内所述直线的数量；
32、设置初始阈值p、最大循环次数i和直线与y方向的夹角，在循环次数小于最大循环次数i的情况下，
33、若所述直线与y方向夹角内直线数量l为0，则将初始阈值设置为p-5；
34、若所述直线与y方向夹角内直线数量l大于2，则将初始阈值设置为p+5；
35、若所述直线与y方向夹角内直线数量l为2，则取两直线的平均值作为修正后的竖向接缝；
36、若所述直线与y方向夹角内直线数量l为1，则该直线为修正后的竖向接缝。
37、进一步的，所述步骤4的对同列相邻砖块的中心点坐标求平均值的方法，包括：
38、对砖块i和所述砖块正下方的砖块i+1的高度和横向接缝纵坐标进行求值，如公式(5)、(6)所示，
39、
40、
41、其中，h为砖块高度，为砖块i和其正下方的砖块i+1之间的横向接缝的纵坐标，和为砖块i和其正下方的砖块i+1的中心点坐标；
42、修正后的横向接缝纵坐标计算公式如(7)所示，
43、
44、通过对上方砖块的右下角纵坐标和下方砖块的左上角纵坐标进行修正，使所述砖块坐标与修正后的横向接缝纵坐标相等，完成对上方砖块和正下方砖块之间的横向接缝的修正。
45、进一步的，所述步骤6的根据区域画幅城墙正射影像内所述砖块的末端位置信息，对两张所述区域画幅城墙正射影像进行重新编号，完成拼接，包括：
46、获取基于所述半重叠滑动窗口策略得到的左右相邻两张图像中砖块的坐标点，所述坐标点根据窗口局部坐标系建立；
47、找到所述左右相邻两张图像中的左侧图像中的第i行内列编号j最大的砖块ωi，定义所述砖块最大列编号为jmax，定义所述砖块右上角坐标为p；
48、将所述左右相邻两张图像中的右侧图像中的所有横坐标均加上w1/2，完成所述图像局部坐标系与整体坐标系的转换，其中w1/2为滑动窗口的宽度的二分之一；
49、在所述整体坐标系下本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，步骤2的对砖块使用目标检测算法获取砖块类别，获取所述砖块的左上角和右下角点坐标，计算中心点坐标，包括：
3.根据权利要求2中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，步骤3的使用聚类算法划分砖块行数，对砖块进行排列，编号，包括：
4.根据权利要求1中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，步骤4的采用多尺度窗口循环法对竖向接缝进行修正，包括：
5.根据权利要求4中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，所述相邻的两砖块重叠或分离的距离若小于尺度阈值，采用均值法修正，包括：
6.根据权利要求4中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，所述相邻的两砖块重叠或分离的距离若大于尺度阈值，采用带有阈值动态调整的霍夫直线检测方法修正，包括：
7.根据权利要求1中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，步骤4的对同列相邻砖块的中心点坐标求平均值的方法，
8.根据权利要求1中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，根据区域画幅城墙正射影像内所述砖块的末端位置信息，对两张所述区域画幅城墙正射影像进行重新编号，完成拼接，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，步骤2的对砖块使用目标检测算法获取砖块类别，获取所述砖块的左上角和右下角点坐标，计算中心点坐标，包括：
3.根据权利要求2中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，步骤3的使用聚类算法划分砖块行数，对砖块进行排列，编号，包括：
4.根据权利要求1中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其特征在于，步骤4的采用多尺度窗口循环法对竖向接缝进行修正，包括：
5.根据权利要求4中所述的一种砌体结构的砖块信息识别方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹铮，史文豪，李晓飞，张立晓，彭勃，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。