CN112270383A - 一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，包括获取地铁隧道点云数据并生成图像；对图像进行预处理，建立并扩充图像数据集，划分训练集和测试集；构建全卷积神经网络并进行训练，得到用于铆钉孔特征提取的全卷积网络模型；基于全卷积网络模型，对测试集样本进行铆钉孔特征提取；将待检测的隧道图像输入全卷积网络模型中，实现图像中铆钉孔结构的自动提取。本发明解决了现有技术中针对地铁隧道大规模铆钉孔结构无法识别定位问题，有效提高了隧道铆钉孔的提取精度，基于准确提取的隧道铆钉孔，可根据不同类别的铆钉孔排列模板进行隧道管片块的分割提取，从而提高隧道结构形变分析准确度。

Description

一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法
技术领域
本发明属于轨道交通技术领域，具体涉及一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法。
背景技术
近年来，随着城市的发展，地面交通压力越来越大。造成交通阻塞的关键原因在于城市道路容量不足，道路扩建的速度跟不上车流量增加的速度。为了解决交通拥挤的问题，地铁等公共交通工具越来越普遍。地铁隧道作为城市中运送旅客的主要载体，其安全性和稳定性至关重要，因此其隧道结构的定位和分析具有重要的现实意义。
隧道结构是由不同类型的管片块经过铆钉拼接而成的，铆钉作为隧道结构的关键组成部分，其真实可靠的定位及分析数据的来源是隧道检测的基础，传统铆钉孔定位分析通过接触式测量及人工肉眼检测，人力财力成本极高，检测周期长准确性低，近年来，三维激光扫描技术快速发展，基于此的隧道铆钉孔结构定位及分析技术能够克服传统测量方法的不足。
然而，目前三维扫描技术在隧道检测领域的应用还处于初级阶段，存在成本高、自动化程度低、实时性差等缺陷，相应的数据处理方法也不能满足实际需求，无法对铆钉孔结构进行准确的定位和分析，从而进一步影响隧道结构的形变分析等后续步骤
针对现有技术中隧道大规模铆钉孔结构无法准确定位的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，可解决现有技术中隧道铆钉孔结构无法准确定位的问题。
为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，包括：
S1：获取地铁隧道点云数据并生成图像；
S2：对S1生成的图像进行预处理，建立并扩充图像数据集，从扩充后的图像数据集中划分出训练集和测试集；
S3：构建全卷积神经网络，并利用训练集对全卷积神经网络进行训练，得到用于铆钉孔特征提取的全卷积网络模型；
S4：基于S3得到的全卷积网络模型，对测试集样本进行铆钉孔特征提取，输出铆钉孔提取结果，检验全卷积网络模型的提取效果；
S5：将待检测的隧道图像输入完成S4测试的全卷积网络模型中，实现图像中铆钉孔结构的自动提取。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
上述的S2所述对S1生成的图像进行预处理，建立并扩充图像数据集，从扩充后的图像数据集中划分出训练集和测试集，包括：
对S1生成的图像进行裁剪，得到统一尺寸的子图像，并将所述子图像中所有不同朝向的铆钉孔进行分类标注，其中同一朝向的作为一类，从而建立图像数据集；
对于建立的图像数据集，采用平移和增加噪声的方式进行扩充；
然后，将扩充后的图像数据集按比例划分为训练集和测试集。
上述的S2将图像数据集中的70％作为训练集，30％作为测试集。
上述的S3基于Faseter RCNN网络构建全卷积神经网络，所述全卷积神经网络包括卷积注意力模块和方向感知模块；
所述卷积注意力模块用于Faseter RCNN网络的特征提取阶段，用于加强图像中的铆钉孔特征，增强铆钉的识别；
所述方向感知模块，用于对铆钉每个方向的特征进行提取，最后将方向特征与卷积特征融合用于铆钉孔的检测。
上述的卷积注意力模块为：
Figure BDA0002782061220000021
Figure BDA0002782061220000022
其中，F是输入的特征，
Figure BDA0002782061220000023
表示逐元素乘法，Mc表示在特征维度上做注意力提取的操作，Ms表示在空间维度上做注意力提取的操作。
上述的S3训练过程中，建立基于TensorFlow深度学习库搭建的损失函数和优化器，经前向传播后，采用随机梯度下降法及反向传播算法进行神经网络的权重更新。
上述的损失函数分为两项，一项为分类损失函数，一项为识别框的定位损失函数，以保证网络对于图像中铆钉孔的分类和定位都具有较高的准确度；
所述损失函数为：
Figure BDA0002782061220000024
其中，Ncls，Nreg分别表示图像中候选区域的数量及正样本的数量，pi表示网络对图像候选区域ri的预测结果；pi *表示该候选区域的理论结果，λ表示分类损失函数和定位损失函数的权重参数，ti表示网络预测的识别框的位置，ti *表示识别框的理论位置；
其中，分类损失函数：
Lcls(pi，pi *)＝(pi-pi *)2
识别框的定位损失函数：
Lreg(ti，ti *)＝0.5|ti，ti *|2|ti，ti *|≤1
Lreg(ti，ti *)＝|ti-ti *|-0.5|ti，ti *|＞1。
上述的S3预设最大迭代训练次数50次，直到所述网络模型的损失值趋于收敛，则停止训练，即得到全卷积网络模型。
上述的S5所述将待检测的隧道图像输入完成S4测试的全卷积网络模型中，实现图像中铆钉孔结构的自动提取，具体为：
给定一张隧道图像，首先经过预处理裁剪成统一尺寸的子图像，分别输入完成S4测试的全卷积网络模型中，提取其中的铆钉孔结构，所有子图像检测完成后，将图像进行拼接恢复，即完成对所述图像中的所有铆钉孔结构的提取。
本发明具有以下有益效果：
本发明为地铁隧道铆钉孔结构无法识别定位问题提供了准确的自动检测方法，可以有效提高隧道铆钉孔的提取精度，基于准确提取的隧道铆钉孔，可根据不同类别的铆钉孔排列模板进行隧道管片块的分割提取，从而提高隧道结构形变分析准确度。
附图说明
图1是根据本发明实施例1的基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法的一种可选的流程图；
图2是根据本发明实施例1的隧道反射率影像图；
图3是根据本发明实施例1的隧道反射率影响图中不同类型的铆钉孔结构；
图4是根据本发明实施例1的由全卷积神经网络定位提取出的所有铆钉孔结构。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细描述。
实施例1
在本发明优选的实施例1中提供了基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，该方法可以直接应用至各种地铁隧道图像处理装置上，具体实现时，可以通过在写入地铁隧道图像处理装置控制器相应的程序的方式来实现。具体来说，图1示出该方法的一种可选的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤S1-S5：
本发明的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，包括：
S1：获取地铁隧道点云数据并生成图像；
S2：对S1生成的图像进行预处理，建立并扩充图像数据集，从扩充后的图像数据集中划分出训练集和测试集；
S3：构建全卷积神经网络，并利用训练集对全卷积神经网络进行训练，得到用于铆钉孔特征提取的全卷积网络模型；
S4：基于S3得到的全卷积网络模型，对测试集样本进行铆钉孔特征提取，输出铆钉孔提取结果，检验全卷积网络模型的提取效果；
S5：在实际应用中，将任意一副待检测的隧道图像输入完成S4测试的全卷积网络模型中，实现图像中铆钉孔结构的自动提取。
上述方法步骤可以有效提高隧道铆钉孔的提取精度，基于准确提取的隧道铆钉孔，可根据不同类别的铆钉孔排列模板进行隧道管片块的分割提取，从而提高隧道结构形变分析准确度。
图2所示为隧道反射率影像，如图2所示，隧道反射率影像中分布有不同朝向的铆钉孔，这些铆钉孔的排布方式对于隧道结构的分割和提取具有重要的指导意义。基于上述因素，本发明需要对影像中的铆钉孔进行自动准确的识别和定位，从而保证后续的隧道结构分析的效率和准确度。
实施例中，S2所述对S1生成的图像进行预处理，建立并扩充图像数据集，从扩充后的图像数据集中划分出训练集和测试集，包括：
对S1生成的图像进行裁剪，得到统一尺寸的子图像，并将所述子图像中所有不同朝向的铆钉孔进行分类标注，其中同一朝向的作为一类；
对于建立的图像数据集，采用平移和增加噪声的方式进行扩充；
然后，将扩充后的图像数据集按比例划分为训练集和测试集。
具体的，包括：
给定一张分辨率为1200×1000的隧道反射率影像，对其进行裁剪，裁减成为统一尺寸的子图像(25×25)，并将子图像中所有不同朝向的铆钉孔进行分类标注(同一朝向的作为一类)，从而建立图像数据集，对于建立的图像数据集，采用平移和增加噪声的方式进行扩充；
然后，将扩充后的图像数据集，70％作为训练集，30％作为测试集。图3展示了隧道反射率影像中不同朝向(类别)的铆钉孔结构。
实施例中，所述S3基于Faseter RCNN网络构建全卷积神经网络，所述全卷积神经网络包括卷积注意力模块和方向感知模块；
所述卷积注意力模块用于Faseter RCNN网络的特征提取阶段，用于加强图像中的铆钉孔特征，增强铆钉的识别；
所述方向感知模块，用于对铆钉每个方向的特征进行提取，最后将方向特征与卷积特征融合用于铆钉孔的检测。
实施例中，所述S3应用Faseter RCNN网络，将训练集作为网络输入，进行训练。
在Faseter RCNN网络的特征提取阶段融入卷积注意力模块(CBAM)，加强图像中的铆钉孔特征，增强铆钉的识别。
所述卷积注意力模块结合了空间和通道注意力机制，相比其他注意力机制模块，可以加强目标物体的特征，抑制背景区域。
所述卷积注意力模块为：
Figure BDA0002782061220000051
Figure BDA0002782061220000052
其中F是输入的特征，
Figure BDA0002782061220000053
表示逐元素乘法。Mc表示在特征维度上做注意力提取的操作。Ms表示在空间维度上做注意力提取的操作。
进一步地，结合铆钉的四个方向的特性，在网络中增加了方向感知模块，对铆钉各个方向特征进行提取，最后将方向特征与卷积特征融合用于铆钉孔的检测。
训练过程中，建立基于TensorFlow深度学习库搭建的损失函数和优化器，经前向传播后，设计网络损失函数，包括分类损失函数和识别框的定位损失函数，并采用随机梯度下降法及反向传播算法进行神经网络的权重更新，预设最大迭代训练次数50次，直到网络模型的损失值趋于收敛，则停止训练，即得到全卷积网络模型。
具体地，设计网络损失函数，包括分类损失函数和识别框的定位损失函数，包括：
所述损失函数分为两项，一项为分类损失函数，一项为识别框的定位损失函数，以保证网络对于图像中铆钉孔的分类和定位都具有较高的准确度。所述损失函数设计为：
Figure BDA0002782061220000054
其中Ncls，Nreg分别表示图像中候选区域的数量及正样本的数量，pi表示网络对图像候选区域ri的预测结果(1代表预测准确，0代表预测错误)，pi *表示该候选区域的理论结果(设为1)，λ表示分类损失函数和定位损失函数的权重参数，ti表示网络预测的识别框的位置，ti *表示识别框的理论位置。
具体地，所述损失函数分为两项，一项为分类损失函数，一项为识别框的定位损失函数，包括:
Lcls(pi，pi *)＝(pi-pi *)2
Lreg(ti，ti *)＝0.5|ti-ti *|2|ti-ti *|≤1
Lreg(ti，ti *)＝|ti-ti *|-0.5|ti-ti *|＞1
实施例中，S5将任意一副待检测的隧道图像输入完成测试的全卷积神经网络模型中，即可自动提取图像中的铆钉孔结构，包括：给定一张隧道图像(1200×1000)，首先经过预处理裁剪成统一尺寸的子图像(25×25)，分别输入完成S4测试的全卷积网络模型中，提取其中的铆钉孔结构，所有子图像检测完成后，将图像进行拼接恢复，即完成对图像中的所有铆钉孔结构的提取。
图4为经过全卷积神经网络的分类和定位后提取得到的隧道铆钉孔。基于此，能够准确地实现对隧道反射率影像中的铆钉孔结构提取，从而保证后续的隧道结构分析的效率和准确度。
综上所述，本发明解决了现有技术中针对地铁隧道大规模铆钉孔结构无法识别定位问题，有效提高了隧道铆钉孔的提取精度，基于准确提取的隧道铆钉孔，可根据不同类别的铆钉孔排列模板进行隧道管片块的分割提取，从而提高隧道结构形变分析准确度。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，包括：
S1：获取地铁隧道点云数据并生成图像；
S2：对S1生成的图像进行预处理，建立并扩充图像数据集，从扩充后的图像数据集中划分出训练集和测试集；
S3：构建全卷积神经网络，并利用训练集对全卷积神经网络进行训练，得到用于铆钉孔特征提取的全卷积网络模型；
S4：基于S3得到的全卷积网络模型，对测试集样本进行铆钉孔特征提取，输出铆钉孔提取结果，检验全卷积网络模型的提取效果；
S5：将待检测的隧道图像输入完成S4测试的全卷积网络模型中，实现图像中铆钉孔结构的自动提取。
2.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，S2所述对S1生成的图像进行预处理，建立图像数据集并进行扩充，从扩充后的图像数据集中划分出训练集和测试集，包括：
对S1生成的图像进行裁剪，得到统一尺寸的子图像，并将所述子图像中所有不同朝向的铆钉孔进行分类标注，其中同一朝向的作为一类，从而建立图像数据集；
对于建立的图像数据集，采用平移和增加噪声的方式进行扩充；
然后，将扩充后的图像数据集按比例划分为训练集和测试集。
3.根据权利要求2所述的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，所述S2将图像数据集中的70％作为训练集，30％作为测试集。
4.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，所述S3基于Faseter RCNN网络构建全卷积神经网络，所述全卷积神经网络包括卷积注意力模块和方向感知模块；
所述卷积注意力模块用于Faseter RCNN网络的特征提取阶段，用于加强图像中的铆钉孔特征，增强铆钉的识别；
所述方向感知模块，用于对铆钉每个方向的特征进行提取，最后将方向特征与卷积特征融合用于铆钉孔的检测。
5.根据权利要求4所述的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，所述卷积注意力模块为：
Figure FDA0002782061210000011
Figure FDA0002782061210000012
其中，F是输入的特征，
Figure FDA0002782061210000021
表示逐元素乘法，Mc表示在特征维度上做注意力提取的操作，Ms表示在空间维度上做注意力提取的操作。
6.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，S3训练过程中，建立基于Tensor Flow深度学习库搭建损失函数和优化器，经前向传播后，采用随机梯度下降法及反向传播算法进行神经网络的权重更新。
7.根据权利要求6所述的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，所述损失函数分为两项，一项为分类损失函数，一项为识别框的定位损失函数，以保证网络对于图像中铆钉孔的分类和定位都具有较高的准确度；
所述损失函数为：
Figure FDA0002782061210000022
其中，Ncls，Nreg分别表示图像中候选区域的数量及正样本的数量，pi表示网络对图像候选区域ri的预测结果；pi *表示该候选区域的理论结果，λ表示分类损失函数和定位损失函数的权重参数，ti表示网络预测的识别框的位置，ti *表示识别框的理论位置；
其中，分类损失函数：
Lcls(pi，pi *)＝(pi-pi *)2
识别框的定位损失函数：
Lreg(ti，ti *)＝0.5|ti-ti *|2 |ti-ti *|≤1
Lreg(ti，ti *)＝|ti-ti *|-0.5 |ti-ti *|＞1。
8.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，所述S3预设最大迭代训练次数50次，直到所述网络模型的损失值趋于收敛，则停止训练，即得到全卷积网络模型。
9.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，其特征在于，S5所述将待检测的隧道图像输入完成S4测试的全卷积网络模型中，实现图像中铆钉孔结构的自动提取，具体为：
给定一张隧道图像，首先经过预处理裁剪成统一尺寸的子图像，分别输入完成S4测试的全卷积网络模型中，提取其中的铆钉孔结构，所有子图像检测完成后，将图像进行拼接恢复，即完成对所述图像中的所有铆钉孔结构的提取。
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