一种建筑外墙裂缝检测方法、系统、介质及程序产品技术方案

本发明专利技术公开了一种建筑外墙裂缝检测方法、系统、介质及程序产品，其中方法包括：获取待检测建筑外墙图像，将其输入建筑外墙裂缝检测模型中，输出建筑外墙裂缝检测结果。建筑外墙裂缝检测模型包括编码器和解码器；编码器采用VMamba编码器，用于提取四个阶段不同分辨率的特征图；解码器利用VMamba的视觉状态空间块和卷积神经网络构建，并引入细节引导的门控融合机制融合编码器和解码器各个阶段不同分辨率的特征图，再通过一个残差模块和分类头，得到裂缝检测结果。本发明专利技术提高了计算速率和对完整裂缝提取的能力；引入细节引导的门控融合机制能够更好地融合来自不同阶段的编码特征和解码特征，提高建筑外墙裂缝的检测精度和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及建筑外墙安全领域的图像处理技术，尤其涉及一种建筑外墙裂缝检测方法、系统、介质及程序产品。

技术介绍

1、对于已经建成并交付使用一定年限的建筑而言，建筑外墙可能存在一定的损伤，比如出现裂缝，这对建筑物安全造成了一定的隐患。所以，检测建筑外墙是否出现如裂缝这类的损伤对确保建筑外墙安全而言尤为重要，现有的裂缝检测技术分为基于传统方法和基于深度学习的方法两种。

2、传统方法主要利用数字图像处理技术，比如阈值分割法和边缘检测算法，虽然简单但是使用场景单一，缺乏鲁棒性和泛化性。近年来，深度学习技术在视觉领域展现出强大的图像特征提取能力和复杂结构表达能力，将其引入裂缝检测任务中，成为了裂缝检测的发展趋势，这进一步提高了裂缝检测精度以及复杂场景下的鲁棒性和泛化性。例如cracksegnet(image-based concrete crack detection in tunnels using deep fullyconvolutional networks. construction and building materials 234 (2本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种建筑外墙裂缝检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的建筑外墙裂缝检测方法，其特征在于，所述编码器先将输入的待检测建筑外墙图像划分成块，保留图像的二维结构，每个阶段通过堆叠多个视觉状态空间块进行构建，四个阶段的视觉状态空间块的数量分别为2、2、4、2，且在输入下一阶段之前对上一阶段的特征图进行下采样操作，最终得到四个阶段不同分辨率的特征图。

3.根据权利要求1所述的建筑外墙裂缝检测方法，其特征在于，所述解码器先将编码器最后一阶段的特征图输入到一个视觉状态空间块中，再经过卷积模块，得到相应的特征图，对其进行上采样后与编码器相应阶段的特征图...

【技术特征摘要】

1.一种建筑外墙裂缝检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的建筑外墙裂缝检测方法，其特征在于，所述编码器先将输入的待检测建筑外墙图像划分成块，保留图像的二维结构，每个阶段通过堆叠多个视觉状态空间块进行构建，四个阶段的视觉状态空间块的数量分别为2、2、4、2，且在输入下一阶段之前对上一阶段的特征图进行下采样操作，最终得到四个阶段不同分辨率的特征图。

3.根据权利要求1所述的建筑外墙裂缝检测方法，其特征在于，所述解码器先将编码器最后一阶段的特征图输入到一个视觉状态空间块中，再经过卷积模块，得到相应的特征图，对其进行上采样后与编码器相应阶段的特征图进行特征融合；再重复上述过程，直到得到解码器最后一阶段的特征图；将解码器最后一阶段的特征图再经过一个残差模块得到映射特征，最后通过一个分类头得到裂缝检测结果。

4.根据权利要求1所述的建筑外墙裂缝检测方法，其特征在于，所述引入细节引导的...

【专利技术属性】
技术研发人员：何益斌，夏心红，袁峥嵘，阳波，
申请(专利权)人：湖南省建筑设计院集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：