一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及土木工程结构安全监测与飞行器图像检测技术领域，公开了一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法及系统，其中，方法包括：构建多目标路径优化模型生成航迹点序列；飞行器采集图像并计算图像可靠性评分；利用深度学习模型识别裂缝与剥落缺陷；基于偏最小二乘回归模型计算结构风险指数SFI；生成监测报告上传云端。相较于现有技术中依赖人工巡检或静态图像识别方式，尤其是在异形曲面结构、遮挡复杂区域或光照变化剧烈条件下，无法实现基于飞行中图像结构安全性量化评估的技术问题。由于本申请通过融合三维路径优化、图像可靠性评分机制与AI缺陷识别，实现了结构表面覆盖与裂缝剥落智能识别，提高了砼结构监测的自动化程度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及土木工程结构安全监测与飞行器图像检测，尤其涉及一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法及系统。

技术介绍

1、目前，混凝土结构的安全检测多采用人工巡检、局部图像采集与后处理分析等方式，但该类方法存在明显不足。例如，人工巡检效率低、易受主观经验影响，难以系统记录结构缺陷的演化过程；而传统基于静态图像识别的手段则依赖单一角度或低覆盖率图像，往往难以全面捕捉混凝土表面的细微裂缝、剥落、露筋等早期退化迹象。在工程实践中，尤其是针对桥梁墩柱、隧道衬砌、高耸塔柱等存在复杂几何曲面或遮挡环境的结构部位，飞行器受限于航迹规划不完善、飞行姿态不稳定、图像模糊等问题，往往导致图像数据质量不一致、裂缝边界识别不清、缺陷特征提取不完整，严重影响了后续的图像数据处理效果与结构风险评估的准确性。现有技术在图像采集的稳定性、自适应图像数据处理、结构缺陷参数量化及自动上报联动等方面仍存在明显短板，无法充分满足复杂环境下对混凝土结构进行高效、精准、量化、闭环式无损监测的实际需求。因此，亟需一种集成三维结构建模、航迹自适应优化、飞行中图像质量评估、ai缺陷识别与结构风险量化模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法，其特征在于，方法包括：

2.如权利要求1所述的一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法，其特征在于，步骤S20中，根据拍摄图像执行优化图像优化任务得到优化拍摄图像集合的步骤，具体包括：获取时刻t飞行器的惯性测量单元角速度和角加速度和姿态扰动总幅度；针对所拍摄图像基于像素提取得到图像清晰度指标，包括拉普拉斯方差、亮度均值和曝光偏移度，并结合角速度和角加速度和姿态扰动总幅度综合计算图像可靠性评分，当图像可靠性评分小于预设的图像可靠性评分阈值时，标记图像为不可信图像并记录时刻t为待重拍位置；根据待重拍位置执行重拍任务，结合拍摄图像生成优...

【技术特征摘要】

1.一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法，其特征在于，方法包括：

2.如权利要求1所述的一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法，其特征在于，步骤s20中，根据拍摄图像执行优化图像优化任务得到优化拍摄图像集合的步骤，具体包括：获取时刻t飞行器的惯性测量单元角速度和角加速度和姿态扰动总幅度；针对所拍摄图像基于像素提取得到图像清晰度指标，包括拉普拉斯方差、亮度均值和曝光偏移度，并结合角速度和角加速度和姿态扰动总幅度综合计算图像可靠性评分，当图像可靠性评分小于预设的图像可靠性评分阈值时，标记图像为不可信图像并记录时刻t为待重拍位置；根据待重拍位置执行重拍任务，结合拍摄图像生成优化拍摄图像集合。

3.如权利要求1所述的一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法，其特征在于，步骤s10中，第一目标函数为图像覆盖率函数，用于最大化航迹点拍摄范围对目标面片集合的有效覆盖度；第二目标函数为路径长度最小化函数，用于最小化飞行器从始至终的累计航程；第三目标函数为成像视角质量函数，用于优化相机光轴与面片法线的夹角接近垂直以提升图像几何分辨率和缺陷识别能力。

4.如权利要求1所述的一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法，其特征在于，步骤s30中，采用模型推理方式对优化拍摄图像集合进行裂缝与剥落的缺陷区域提取，输出得到缺陷参数的步骤，具体包括：采用轻量化u-net模型对拍摄图像集合中的图像进行像素级分割，输出裂缝掩膜 与剥落掩膜，并行调用yolov8目标检测模型对图像集合中的图像进行缺陷区域边界检测，输出缺陷区域k的边界框、缺陷区域边界置信度；针对裂缝掩膜提取中心线，基于像素计算裂缝长度、采用滑窗垂直测宽法计算裂缝平均宽度；统计计算裂缝条数、剥落块数和裂缝边界粗糙度。

5.如权利要求4所述的一种基于飞行器砼结构安全量化无损监测方法，其特征在于，步骤s30中，边界粗糙度用于有效刻画裂缝边缘的...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂志虎，戴璐雅，刘春启，李科，何国云，聂志豹，
申请(专利权)人：南京睿通工程科技有限公司，
类型：发明
国别省市：