CN112819070A - 隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法，其特征在于：将一组有图案编号的隧道图像输入训练好的直线化识别算法模型进行识别并输出环缝的直线化标记；基于直线化标记获取环缝标记数据，环缝标记数据包含图像编号及环缝在相应隧洞图像中的相对位置信息；将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像；将相应隧道图像的环缝标记数据与整条隧道图像起止里程数据及起始环号数据对比计算，得出相对于整条隧道图像的环起止里程数据和环缝里程数据；展示整条隧道图像及里程、环号；所述直线化识别算法模型由训练样本集输入卷积神经网络中进行识别训练后得到，其中训练样本集包含隧道图像原图和与隧道图像原图对应的直线化标记。

Description

隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法
技术领域
本发明涉及一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法。适用于隧道工程领域。
背景技术
随着城市经济的发展，地铁建设进入高峰时期，越来越多的地铁隧道进入运营养护阶段，传统的维保手段通过人工调查记录，效率低下且不能直观了解到病害发生位置及隧道整体全貌，因此引入移动式三维激光扫描技术应用于地铁隧道安全监测并为隧道建立全生命周期的无纸化数字化档案。
数字化档案其中一项重要工作是将全景正射影像图中的每一环管片进行准确编号并对其所处的里程进行计算，其前提是将隧道影像图中的每一环管片划分为一个单元，因每环管片之间有纵向拼接缝(称为环缝)，如能自动、准确地识别并标记环缝，将能高效地解决当前依靠人工对管片进行编号和环缝里程标记效率低下的问题。
公开号为CN107392216A的中国专利文献，公开了一种基于灰度数据的盾构隧道管片环缝快速识别方法，该方法主要是将采集来的原始盾构隧道管片灰度图，通直方图均衡化的方法对其进行对比度增强处理，并统计每列的灰度累加值，统计完成后将其缩放至某一范围内，根据缩放后的列灰度累加值确定盾构隧道管片环缝判定阈值，最后遍历其有效列与此阈值对比，最终获取到管片的环缝。
以上文献公开的隧道环缝识别的方法，主要是基于对原始图像处理和阈值分割的方式实现，对原始图像的清晰度和灰度范围的要求高，泛化能力相对较低，在复杂环境下识别准确度不高，识别标记后需要人工修改多处识别错漏，对于工作效率的提升有限。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种能够对隧道环缝进行准确、快速并且具有强泛化能力的一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法。
本发明所采用的技术方案是：一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法，其特征在于：
将一组有图案编号的隧道图像输入训练好的直线化识别算法模型进行识别并输出环缝的直线化标记；
基于直线化标记获取环缝标记数据，环缝标记数据包含图像编号及环缝在相应隧洞图像中的相对位置信息；
将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像；
将相应隧道图像的环缝标记数据与整条隧道图像起止里程数据及起始环号数据对比计算，得出相对于整条隧道图像的环起止里程数据和环缝里程数据；
展示整条隧道图像及里程、环号；
所述直线化识别算法模型由训练样本集输入卷积神经网络中进行识别训练后得到，其中训练样本集包含隧道图像原图和与隧道图像原图对应的直线化标记。
所述直线化识别算法模型训练，包括：
S01、获取大量隧道图像原图；
S02、对隧道图像原图中所要识别的环缝特征进行直线化标记，在环缝位置标记一条图像竖边平行、等长、宽度为1像素的直线；
S03、设置先验框大小，将先验框大小统一设置为(1，a)像素，a为正整数；
S04、调整训练样本集中图像的角度、饱和度、曝光度以及色调，增加训练样本集；
S05、将隧道图像原图和相应的直线化标记输入卷积神经网络中，进行识别模型训练，获取直线化识别算法模型；
S06、计算环缝识别的平均精度，判定直线化识别算法模型是否达到预期，若精度未达预期，重复步骤S04～S06，直至精度达标。
所述计算环缝识别的平均精度，判定直线化识别算法模型是否达到预期，包括：
根据直线化识别算法模型识别出的环缝边界绘制的预测框和环缝实际边界绘制的实际框的交并比进行评判，若交并比大于预设数值，则归类为预测正确，精度达标；若交并比低于预设数值则判定为预测错误，精度未达预期。
所述将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像，包括：
通过瓦片图的形式将整条隧道完成不同等级的拼接加载。
所述隧道图像为隧道内衬砌表面的全景正射影像图。
一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记装置，其特征在于，包括：
直线化标记识别模块，用于将一组有图案编号的隧道图像输入训练好的直线化识别算法模型进行识别并输出环缝的直线化标记；
环缝标记数据识别模块，用于基于直线化标记获取环缝标记数据，环缝标记数据包含图像编号及环缝在相应隧洞图像中的相对位置信息；
图像拼接模块，用于将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像；
里程计算模块，用于将相应隧道图像的环缝标记数据与整条隧道图像起止里程数据及起始环号数据对比计算，得出相对于整条隧道图像的环起止里程数据和环缝里程数据；
展示模块，用于展示整条隧道图像及里程、环号；
所述直线化识别算法模型由训练样本集输入卷积神经网络中进行识别训练后得到，其中训练样本集包含隧道图像原图和与隧道图像原图对应的直线化标记。
所述直线化识别算法模型训练，包括：
S01、获取大量隧道图像原图；
S02、对隧道图像原图中所要识别的环缝特征进行直线化标记，在环缝位置标记一条图像竖边平行、等长、宽度为1像素的直线；
S03、设置先验框大小，将先验框大小统一设置为(1，a)像素；
S04、调整训练样本集中图像的角度、饱和度、曝光度以及色调，增加训练样本集；
S05、将隧道图像原图和相应的直线化标记输入卷积神经网络中，进行识别模型训练，获取直线化识别算法模型；
S06、计算环缝识别的平均精度，判定直线化识别算法模型是否达到预期，若精度未达预期，重复步骤S04～S06，直至精度达标。
所述计算环缝识别的平均精度，判定直线化识别算法模型是否达到预期，包括：
根据直线化识别算法模型识别出的环缝边界绘制的预测框和环缝实际边界绘制的实际框的交并比进行评判，若交并比大于预设数值，则归类为预测正确，精度达标；若交并比低于预设数值则判定为预测错误，精度未达预期。
所述将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像，包括：
通过瓦片图的形式将整条隧道完成不同等级的拼接加载。
所述隧道图像为隧道内衬砌表面的全景正射影像图。
本发明的有益效果是：本发明利用训练好的直线化识别算法模型识别图像上的环缝特征，对原始图像的清晰度和灰度范围的要求较低，泛化能力相对较高，在复杂环境下同样能有较高的识别准确度。
附图说明
图1为本实施例中一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法的流程图；
图2为本实施例中一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记装置的功能模块图。
图中，1、直线化标记识别模块，2、环缝标记数据识别模块，3、图像拼接模块，4、里程计算模块，5、展示模块。
具体实施方式
如图1所示，本实施例为一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法，包括以下步骤：
a、将一组带有图案编号的盾构法隧道图像输入训练好的直线化识别算法模型进行识别并输出环缝的直线化标记，将识别出的直线化标记进行过滤计算，去除近似像素值，保存为json格式。
隧道图像为通过移动式三维激光扫描技术获取的隧道内衬砌表面的全景正射影像图，并按顺序标记有图案编号。
b、基于直线化标记识别获取环缝标记数据，环缝标记数据包含图像编号及环缝在该编号的隧洞图像中的相对位置信息。
本例中相对位置信息通过直线化标记与相应的隧道图像进行比对，计算出图像中环缝的所在像素位置的数据。
c、将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像，通过瓦片图的形式将将整条隧道完成不同等级的拼接加载；
d、将识别出的环缝标记数据与整条隧道图像相匹配，从而计算出隧道当前环缝的环号，然后再利用已知的整条隧道图像中整条隧道起止里程和上述拼接后的环缝绝对像素信息进行对比计算，得到环缝所处里程，将其动态加载于整条隧道图像之上，并支持数据的二次修改。
e、展示加载有里程、环号等数据的整条隧道图像。
本实施例中直线化识别算法模型训练，包括：
S01、通过移动式三维激光扫描技术获取若干隧道内衬砌表面的全景正射影像图，作为训练样本集中的隧道图像原图；
S02、对每张隧道图像原图中所要识别的环缝特征进行直线化标记，人工在隧道纵向展开的矩形的隧道图像原图中的环缝位置标记一条与隧道图像原图竖边平行、等长、宽度为1像素的直线，并将其分类为line，将直线化标记结果和原图归类；
S03、对先验框大小的设置，为因识别的对象为从上至下的一条直线，所以将先验框大小统一设置为(1，a)像素，a为正整数，以用来提高训练模型的最终准确度和加快模型的快速收敛；
S04、对经标注和像素调整处理的隧道图像进行角度、饱和度、曝光度和色调的调整，以增加训练样本集，从而实现对训练效果的增强，保证训练出的模型具有更强的泛化能力；
S05、将隧道图像原图和人工的直线化标记结果输入卷积神经网络中，进行识别模型训练，获取直线化识别算法模型；
S06、对直线化识别算法模型环缝识别的平均精度进行计算，根据识别出的环缝边界绘制的预测框和环缝实际边界绘制的实际框的交并比进行评判，如过交并比大于0.5，则归类为预测正确，输出直线化识别算法模型；如果精度低于此值则判定为预测错误，重复S04–S06，调整算法参数，直至精度达标。
如图2所示，本实施例还提供一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记装置，包括直线化标记识别模块、环缝标记数据识别模块、图像拼接模块、里程计算模块和展示模块。
本例中直线化标记识别模块用于将一组有图案编号的隧道图像输入训练好的直线化识别算法模型进行识别并输出环缝的直线化标记；环缝标记数据识别模块用于基于直线化标记获取环缝标记数据，环缝标记数据包含图像编号及环缝在相应隧洞图像中的相对位置信息；图像拼接模块用于将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像；里程计算模块用于将相应隧道图像的环缝标记数据与整条隧道图像起止里程数据及起始环号数据对比计算，得出相对于整条隧道图像的环起止里程数据和环缝里程数据；展示模块用于展示整条隧道图像及里程、环号。
本实施例还提供一种存储介质，其上存储有可供处理器执行的计算机程序，该计算机程序被执行时实现本实施例中隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法的步骤。
本实施例还提供一种计算机设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有可供处理器执行的计算机程序，该计算机程序被执行时实现本实施例中隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法的步骤。

Claims (10)

1.一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法，其特征在于：
将一组有图案编号的隧道图像输入训练好的直线化识别算法模型进行识别并输出环缝的直线化标记；
基于直线化标记获取环缝标记数据，环缝标记数据包含图像编号及环缝在相应隧洞图像中的相对位置信息；
将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像；
将相应隧道图像的环缝标记数据与整条隧道图像起止里程数据及起始环号数据对比计算，得出相对于整条隧道图像的环起止里程数据和环缝里程数据；
展示整条隧道图像及里程、环号；
所述直线化识别算法模型由训练样本集输入卷积神经网络中进行识别训练后得到，其中训练样本集包含隧道图像原图和与隧道图像原图对应的直线化标记。
2.根据权利要求1所述的隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法，其特征在于，所述直线化识别算法模型训练，包括：
S01、获取大量隧道图像原图；
S02、对隧道图像原图中所要识别的环缝特征进行直线化标记，在环缝位置标记一条图像竖边平行、等长、宽度为1像素的直线；
S03、设置先验框大小，将先验框大小统一设置为(1，a)像素，a为正整数；
S04、调整训练样本集中图像的角度、饱和度、曝光度以及色调，增加训练样本集；
S05、将隧道图像原图和相应的直线化标记输入卷积神经网络中，进行识别模型训练，获取直线化识别算法模型；
S06、计算环缝识别的平均精度，判定直线化识别算法模型是否达到预期，若精度未达预期，重复步骤S04～S06，直至精度达标。
3.根据权利要求2所述的隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法，其特征在于，所述计算环缝识别的平均精度，判定直线化识别算法模型是否达到预期，包括：
根据直线化识别算法模型识别出的环缝边界绘制的预测框和环缝实际边界绘制的实际框的交并比进行评判，若交并比大于预设数值，则归类为预测正确，精度达标；若交并比低于预设数值则判定为预测错误，精度未达预期。
4.根据权利要求1所述的隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法，其特征在于，所述将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像，包括：
通过瓦片图的形式将整条隧道完成不同等级的拼接加载。
5.根据权利要求1所述的隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记方法，其特征在于，所述隧道图像为隧道内衬砌表面的全景正射影像图。
6.一种隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记装置，其特征在于，包括：
直线化标记识别模块(1)，用于将一组有图案编号的隧道图像输入训练好的直线化识别算法模型进行识别并输出环缝的直线化标记；
环缝标记数据识别模块(2)，用于基于直线化标记获取环缝标记数据，环缝标记数据包含图像编号及环缝在相应隧洞图像中的相对位置信息；
图像拼接模块(3)，用于将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像；
里程计算模块(4)，用于将相应隧道图像的环缝标记数据与整条隧道图像起止里程数据及起始环号数据对比计算，得出相对于整条隧道图像的环起止里程数据和环缝里程数据；
展示模块(5)，用于展示整条隧道图像及里程、环号；
所述直线化识别算法模型由训练样本集输入卷积神经网络中进行识别训练后得到，其中训练样本集包含隧道图像原图和与隧道图像原图对应的直线化标记。
7.根据权利要求6所述的隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记装置，其特征在于，所述直线化识别算法模型训练，包括：
S01、获取大量隧道图像原图；
S02、对隧道图像原图中所要识别的环缝特征进行直线化标记，在环缝位置标记一条图像竖边平行、等长、宽度为1像素的直线；
S03、设置先验框大小，将先验框大小统一设置为(1，a)像素，a为正整数；
S04、调整训练样本集中图像的角度、饱和度、曝光度以及色调，增加训练样本集；
S05、将隧道图像原图和相应的直线化标记输入卷积神经网络中，进行识别模型训练，获取直线化识别算法模型；
S06、计算环缝识别的平均精度，判定直线化识别算法模型是否达到预期，若精度未达预期，重复步骤S04～S06，直至精度达标。
8.根据权利要求7所述的隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记装置，其特征在于，所述计算环缝识别的平均精度，判定直线化识别算法模型是否达到预期，包括：
根据直线化识别算法模型识别出的环缝边界绘制的预测框和环缝实际边界绘制的实际框的交并比进行评判，若交并比大于预设数值，则归类为预测正确，精度达标；若交并比低于预设数值则判定为预测错误，精度未达预期。
9.根据权利要求6所述的隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记装置，其特征在于，所述将该组隧道图像按图案编号拼接成整条隧道图像，包括：
通过瓦片图的形式将整条隧道完成不同等级的拼接加载。
10.根据权利要求6所述的隧道管片环缝直线化识别及里程环号标记装置，其特征在于：所述隧道图像为隧道内衬砌表面的全景正射影像图。
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