CN113989237B - 一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法，将采集的核电厂房路面裂缝图像进行网格划分，之后对使用深度学习目标检测模型生成的裂缝检测框与网格边界进行对齐，统计检测框内包含有裂缝的网格数，计算其厂房路面裂缝率，该发明能够较为准确的对裂缝情况进行评价，对核电厂房路面裂缝的修补工作具有重要意义。

Description

一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法
技术领域
本发明属于道路裂缝率计算技术领域，涉及一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法。
背景技术
根据最新公路技术状况评定标准中提到用于裂缝自动化检测方法的新规定，计量裂缝的网格标准尺寸大小为0.1m×0.1m，该标准的提出为核电厂房路面裂缝的网格化评价方法奠定了基础。本发明根据网格化的评价方法提出了一种核电厂房路面裂缝计算率的方法，可用于评价裂缝等级。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法，通过统计裂缝所占网格数，对路面裂缝率进行评价。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现：
一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法，具体步骤如下：
步骤1，使用检测车设备采集核电厂房路面裂缝图像，图像尺寸为m×n；
步骤2，对采集到的整张裂缝图像划分网格，网格的尺寸大小为a×a像素，整张图像网格数为
步骤3，采用深度学习目标检测模型对裂缝目标进行检测和分割，获取生成的裂缝检测框坐标信息和分割的裂缝像素坐标；
步骤4，将裂缝检测框进行位移，移动至与网格边界匹配；
移动方法如下：裂缝检测框的四个顶点分别为A,B,C,D四个点，对于A点，找到A点所处网格的四个顶点坐标，用公式(1)判断每个坐标距离A点的距离，将距离最近的网格顶点坐标作为更新之后的A点坐标，采用相同方法移动B,C,D点；
其中，(x,y)为A点坐标，(xi，yi)为A点所处网格的顶点坐标，d为两点之间的距离，i取值1，2，3，4；
步骤5，根据步骤3中裂缝分割结果，将移动之后裂缝检测框内含有裂缝的那些网格进行标记，并统计包含裂缝的网格个数，即裂缝所占网格数；
步骤6，采用公式(2)计算裂缝率
裂缝率＝裂缝所占网格数/整张图像总网格数 (2)。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
能够较为准确的对裂缝情况进行评价，根据裂缝率的结果针对性的对裂缝进行修补。
附图说明
图1是移动裂缝检测框示意图，
图2是统计裂缝网格数的过程。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法，具体步骤如下：
步骤1，使用检测车设备采集核电厂房路面裂缝图像，采集的图像尺寸大小为1280×960像素；
步骤2，对采集到的整张裂缝图像划分网格，由于图像尺寸为1280×960像素，设备拍摄每张图像的视角是固定宽度，即4米宽，根据图像大小与固定宽度的对应关系，可以得到每个像素点对应实际的宽度为0.3125厘米(4m/1280px＝0.3125cm)，本发明划分网格尺寸为0.1m×0.1m，对应图像中32个像素大小(0.1m/0.3125cm＝32)，因此本发明划分网格尺寸为32×32像素；
步骤3，采用Mask R-CNN深度学习模型对裂缝目标进行检测和分割，获取生成的裂缝检测框坐标信息和分割的裂缝像素坐标；
步骤4，如图1所示，裂缝检测框与网格边界产生错位，图中虚线框表示Mask R-CNN深度学习模型生成的裂缝检测框，实线框表示与裂缝检测框相近的网格边界，为了更好的适应网格，需要在检测结果的基础上进行调整，使得检测框的四个顶点坐标与网格的坐标进行匹配，将检测框的四个顶点坐标进行移动，移动到距离该点最近的网格顶点处；
移动方法如图1，裂缝检测框的四个顶点分别为A,B,C,D四个点，以A点为例，找到A点所处网格的四个顶点坐标，用公式(1)判断每个坐标距离A点的距离，将距离最近的网格顶点A’坐标作为更新之后的A点坐标，采用相同方法移动B,C,D点；
其中，(x,y)为A点坐标，(xi，yi)为A点所处网格的顶点坐标，d为两点之间的距离，i取值1，2，3，4；
步骤5，根据步骤3中裂缝分割结果，将移动之后裂缝检测框内含有裂缝的那些网格进行标记，并统计包含裂缝的网格个数，即裂缝所占网格数；
步骤6，采用公式(2)计算裂缝率
裂缝率＝裂缝所占网格数/整张图像总网格数 (2)。
图2所示为裂缝的网格化过程，将网格中包含有裂缝分割像素的那些网格进行颜色叠加，统计裂缝所占网格数为41，裂缝率为41/1200≈3.42％。

Claims (2)

1.一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤1，使用检测车设备采集核电厂房路面裂缝图像，图像尺寸为m×n；
步骤2，对采集到的整张裂缝图像划分网格，网格的尺寸大小为a×a像素，整张图像网格数为
步骤3，采用深度学习目标检测模型对裂缝目标进行检测和分割，获取生成的裂缝检测框坐标信息和分割的裂缝像素坐标；
步骤4，将裂缝检测框进行位移，移动至与网格边界匹配；
移动方法如下：裂缝检测框的四个顶点分别为A,B,C,D四个点，对于A点，找到A点所处网格的四个顶点坐标，用公式(1)判断每个坐标距离A点的距离，将距离最近的网格顶点坐标作为更新之后的A点坐标，采用相同方法移动B,C,D点；
其中，(x,y)为A点坐标，(xi，yi)为A点所处网格的顶点坐标，d为两点之间的距离，i取值1，2，3，4；
步骤5，根据步骤3中裂缝分割结果，将移动之后裂缝检测框内含有裂缝的那些网格进行标记，并统计包含裂缝的网格个数，即裂缝所占网格数；
步骤6，采用公式(2)计算裂缝率
裂缝率＝裂缝所占网格数/整张图像总网格数 (2)。
2.根据权利要求1所述的一种基于网格化的核电厂房路面裂缝率计算方法，其特征在于：深度学习目标检测模型为Mask R-CNN深度学习模型。
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