CN114383787A - 一种阵列式防水层渗漏检测系统 - Google Patents
一种阵列式防水层渗漏检测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114383787A CN114383787A CN202111410265.5A CN202111410265A CN114383787A CN 114383787 A CN114383787 A CN 114383787A CN 202111410265 A CN202111410265 A CN 202111410265A CN 114383787 A CN114383787 A CN 114383787A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- layer
- image
- real
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 106
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 17
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 15
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims abstract description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 11
- 239000011083 cement mortar Substances 0.000 claims abstract description 8
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 21
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 13
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 10
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 10
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 7
- 230000008676 import Effects 0.000 claims description 7
- 238000009413 insulation Methods 0.000 claims description 6
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 claims description 3
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 2
- 238000004321 preservation Methods 0.000 abstract 1
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 9
- 238000004078 waterproofing Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000004566 building material Substances 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
- G01M3/26—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by measuring rate of loss or gain of fluid, e.g. by pressure-responsive devices, by flow detectors
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Examining Or Testing Airtightness (AREA)
Abstract
本发明公开了一种阵列式防水层渗漏检测系统，包括屋面结构层、保温层、水泥砂浆找平层及防水卷材层，屋面结构层的底部设置有检测阵列，检测阵列由若干检测图案构成，检测图案包括安装于屋面结构层底部的图案底材层，图案底材层的底部设置有检测图案层，检测图案层的底部设置有遇水变色油墨层；还包括检测处理单元，检测处理单元包括微处理器、电源模块、采集分析模块、数据库、定位模块、通信模块、显示模块及报警模块。有益效果：通过利用遇水变色油墨层遇水变透明的原理，使得检测图案中检测图案层可以在遇水显示在采集的实时图像上，从而可以快速实现防水卷材上渗漏区域的标注，进而实现防水卷材的渗漏检测。
Description
技术领域
本发明涉及渗漏检测技术领域，具体来说，涉及一种阵列式防水层渗漏检测系统。
背景技术
卷材作为一种功能性保护材料，广泛应用于建筑墙体、屋面、隧道、公路以及垃圾填埋场等场所，起到隔绝、保护等作用；可有效抵御外界雨水、地下渗水的卷曲状柔性建材产品，是工程防护、防水的一道屏障，对整个工程的质量起着至关重要的作用。防水卷材作为卷材产品中最重要的一类产品，目前用于建筑防水工程的防水卷材种类很多，其中包括采用沥青类，高分子类防水卷材，以其优异的防水性能、简单的施工方式、多样性的产品体系及适中的价格，得到了市场的广泛认可。
然而，在防水卷材的施工及运营过程中，极易因施工质量或运营不当或长时间的使用而出现防水卷材渗漏的情况，而随着防水卷材层的渗漏则会对防水卷材层下面的望板、椽子、檩条、钢筋等部件造成腐蚀，从而在长时间的使用过容易对建筑物的结构安全及使用寿命造成一定的影响或破坏。而如何能够快速的对防水卷材是否渗漏进行检测来减小损失是目前亟需解决的问题，因此，本发明提出了一种阵列式防水层渗漏检测系统。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种阵列式防水层渗漏检测系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此，本发明采用的具体技术方案如下：
一种阵列式防水层渗漏检测系统，包括屋面结构层，屋面结构层的顶部设置有保温层，保温层的顶部设置有水泥砂浆找平层，水泥砂浆找平层的顶部设置有防水卷材层；屋面结构层的底部设置有检测阵列，且检测阵列由若干检测图案构成，检测图案包括安装于屋面结构层底部的图案底材层，图案底材层的底部设置有检测图案层，检测图案层的底部设置有遇水变色油墨层；
阵列式防水层渗漏检测系统还包括检测处理单元，检测处理单元包括微处理器、电源模块、采集分析模块、数据库、定位模块、通信模块、显示模块及报警模块；其中，微处理器用于对系统数据进行逻辑运算或进行其他的信息处理；电源模块用于为系统的运行提供电能需求；采集分析模块用于利用预设的图像采集设备获取检测图案区域的实时图像并进行分析处理；数据库用于数据的存储与取用；定位模块用于对防水卷材层中的渗漏区域进行快速定位；通信模块用于系统的通信需求；显示模块用于显示微处理器的处理结果，还用于显示防水卷材层中渗漏区域的信息；报警模块用于在检测到防水卷材渗漏时进行语音报警。
进一步的，屋面结构层的底部均匀开设有若干与检测图案相配合的安装槽。图案底材层采用粘合剂呈点阵式排列粘贴于屋面结构层的底部安装槽内。防水卷材层的表面设置有若干与检测图案相对应的匹配区域，用于实现防水卷材渗漏区域的快速定位。检测图案层包括文字、图形或图形文字中的至少一种。
进一步的，采集分析模块包括图像采集模块、图像预处理模块、模型分析模块及结果输出模块；图像采集模块用于利用预设的图像采集设备获取检测图案区域的实时图像；图像预处理模块用于对采集的实时图像进行超分处理；模型分析模块用于利用预先构建的图像标注模型来对预处理后的实时图像中的渗漏区域进行自动标注；结果输出模块用于输出带有渗漏区域标注的实时采集图像。
进一步的，图像预处理模块包括分辨率核验模块、图像导入模块、参数设置模块、卷积处理模块及图像输出模块；分辨率核验模块用于对采集的实时图像进行图像分辨率核验，并判断该实时图像的分辨率是否低于预设阈值；图像导入模块用于将分辨率低于预设阈值的实时图像导入SRGAN网络；参数设置模块用于对SRGAN网络中放大倍数、学习率及迭代次数的核心运行参数进行设置；卷积处理模块用于通过SRGAN网络中三个卷积层进行逐步处理，生成高分辨率的图像；图像输出模块用于输出处理后的实时图像，得到预处理后的实时图像。
进一步的，卷积处理模块包括特征点提取模块、缺失细节预测模块及图像组合生成模块；特征点提取模块用于利用第一卷积层抽取实时图像中的特征点；缺失细节预测模块用于通过第二卷积层对特征点进行非线性映射，实现对每个特征点缺失细节的预测；图像组合生成模块用于利用第三层卷积层组合映射后的图像，生成高分辨率的图像。
进一步的，模型分析模块包括历史数据采集模块、历史数据标注模块、图像标注模型构建模块、图像标注模型训练模块、图像获取输入模块及标注图像输出模块；历史数据采集模块用于从数据库中获取采集的历史实时图像；历史数据标注模块用于对历史实时图像中渗漏区域进行标注；图像标注模型构建模块用于依据带有渗漏区域标注的历史实时图像构建图像标注模型；图像标注模型训练模块用于对构建的图像标注模型进行训练及测试；图像获取输入模块用于获取预处理后的实时图像并输入训练后的图像标注模型；标注图像输出模块用于利用图像标注模型输出带有渗漏区域标注的实时采集图像。
进一步的，历史数据标注模块在对历史实时图像中渗漏区域进行标注时包括以下步骤：依次判断历史实时图像中屋面结构层底部的各检测图案是否可见，若是则该检测图案中的遇水变色油墨层遇水，并对该历史实时图像中的检测图案区域进行标注，即该标注区域为渗漏区域，若不是则忽略并进行下一区域的判断。
本发明的有益效果为：
1)、通过设置有检测图案层及遇水变色油墨层，使得防水卷材层出现渗漏时水流会向下逐层渗漏并最终与遇水变色油墨层接触，而利用遇水变色油墨层遇水变透明的原理使得检测图案层底部的遇水变色油墨层变为透明，从而使得检测图案层可以显示在采集的实时图像上，从而可以利用预先构建的图像标注模型来对实时图像上带有检测图案的区域进行标注，从而可以实现防水卷材上渗漏区域的自动标注，进而实现防水卷材的渗漏检测。
2)、通过设置有图像预处理模块，从而可以利用超分辨率重建技术来对采集的实时图像进行超分重建处理，从而可以有效地提升采集图像的质量，为后续渗漏区域的识别提供了有效地保障。此外，通过设置有历史数据采集模块及历史数据标注模块，从而可以采用对历史实时图像进行标注的方式来构建图像标注模型，从而可以快速、准确、自动的实现对实时图像中渗漏区域的标注，从而可以快速的实现防水卷材的渗漏检测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统的结构示意图；
图2是根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统中检测图案的安装示意图；
图3是根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统中检测图案的结构示意图；
图4是根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统中检测处理单元的结构框图；
图5是根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统中采集分析模块的结构框图；
图6是根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统中图像预处理模块的结构框图；
图7是根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统中卷积处理模块的结构框图；
图8是根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统中模型分析模块的结构框图。
图中：
1、屋面结构层；2、保温层；3、水泥砂浆找平层；4、防水卷材层；5、检测图案；6、图案底材层；7、检测图案层；8、遇水变色油墨层；9、微处理器；10、电源模块；11、采集分析模块；111、图像采集模块；112、图像预处理模块；1121、分辨率核验模块；1122、图像导入模块；1123、参数设置模块；1124、卷积处理模块；11241、特征点提取模块；11242、缺失细节预测模块；11243、图像组合生成模块；1125、图像输出模块；113、模型分析模块；1131、历史数据采集模块；1132、历史数据标注模块；1133、图像标注模型构建模块；1134、图像标注模型训练模块；1135、图像获取输入模块；1136、标注图像输出模块；114、结果输出模块；12、数据库；13、定位模块；14、通信模块；15、显示模块；16、报警模块。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
根据本发明的实施例，提供了一种阵列式防水层渗漏检测系统。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1-3所示，根据本发明实施例的一种阵列式防水层渗漏检测系统，包括屋面结构层1，屋面结构层1的顶部设置有保温层2，保温层2的顶部设置有水泥砂浆找平层3，水泥砂浆找平层3的顶部设置有防水卷材层4；屋面结构层1的底部设置有检测阵列，且检测阵列由若干检测图案5构成，检测图案5包括安装于屋面结构层1底部的图案底材层6，图案底材层6的底部设置有检测图案层7，检测图案层7的底部设置有遇水变色油墨层8；
如图4所示，阵列式防水层渗漏检测系统还包括检测处理单元，检测处理单元包括微处理器9、电源模块10、采集分析模块11、数据库12、定位模块13、通信模块14、显示模块15及报警模块16；其中，微处理器9用于对系统数据进行逻辑运算或进行其他的信息处理；电源模块10用于为系统的运行提供电能需求；采集分析模块11用于利用预设的图像采集设备获取检测图案区域的实时图像并进行分析处理；数据库12用于数据的存储与取用；定位模块13用于对防水卷材层中的渗漏区域进行快速定位；通信模块14用于系统的通信需求；显示模块15用于显示微处理器9的处理结果，还用于显示防水卷材层中渗漏区域的信息；报警模块16用于在检测到防水卷材渗漏时进行语音报警。
在一个实施例中，如图1-2所示，屋面结构层1的底部均匀开设有若干与检测图案5相配合的安装槽。图案底材层6采用粘合剂呈点阵式排列粘贴于屋面结构层1的底部安装槽内。防水卷材层4的表面设置有若干与检测图案5相对应的匹配区域，从而便于实现防水卷材渗漏区域的快速定位。检测图案层7包括文字、图形或图形文字中的至少一种。
在一个实施例中，如图5所示，采集分析模块11包括图像采集模块111、图像预处理模块112、模型分析模块113及结果输出模块114；图像采集模块111用于利用预设的图像采集设备获取检测图案区域的实时图像；图像预处理模块112用于对采集的实时图像进行超分处理；模型分析模块113用于利用预先构建的图像标注模型来对预处理后的实时图像中的渗漏区域进行自动标注；结果输出模块114用于输出带有渗漏区域标注的实时采集图像。
在一个实施例中，如图6所示，图像预处理模块112包括分辨率核验模块1121、图像导入模块1122、参数设置模块1123、卷积处理模块1124及图像输出模块1125；分辨率核验模块1121用于对采集的实时图像进行图像分辨率核验，并判断该实时图像的分辨率是否低于预设阈值(预设阈值为480*480，且该预设阈值可人工修改)；图像导入模块1122用于将分辨率低于预设阈值的实时图像导入SRGAN网络；参数设置模块1123用于对SRGAN网络中放大倍数、学习率及迭代次数的核心运行参数进行设置；卷积处理模块1124用于通过SRGAN网络中三个卷积层进行逐步处理，生成高分辨率的图像；图像输出模块1125用于输出处理后的实时图像，得到预处理后的实时图像。
在一个实施例中，如图7所示，卷积处理模块1124包括特征点提取模块11241、缺失细节预测模块11242及图像组合生成模块11243；特征点提取模块11241用于利用第一卷积层抽取实时图像中的特征点；缺失细节预测模块11242用于通过第二卷积层对特征点进行非线性映射，实现对每个特征点缺失细节的预测；图像组合生成模块11243用于利用第三层卷积层组合映射后的图像，生成高分辨率的图像。
在一个实施例中，如图8所示，模型分析模块113包括历史数据采集模块1131、历史数据标注模块1132、图像标注模型构建模块1133、图像标注模型训练模块1134、图像获取输入模块1135及标注图像输出模块1136；历史数据采集模块1131用于从数据库12中获取采集的历史实时图像；历史数据标注模块1132用于对历史实时图像中渗漏区域进行标注，即对检测图案区域的可见图案区域进行标注；图像标注模型构建模块1133用于依据带有渗漏区域标注的历史实时图像构建图像标注模型；图像标注模型训练模块1134用于对构建的图像标注模型进行训练及测试；图像获取输入模块1135用于获取预处理后的实时图像并输入训练后的图像标注模型；标注图像输出模块1136用于利用图像标注模型输出带有渗漏区域标注的实时采集图像。
其中，本实施例中的图像标注模型采用的常见目标检测算法有SSD、Yolo以及Faster-RCNN等，且该模型可以通过数据库中人工标注的历史实时图像的数据集进行图像自动标注训练而建立。
在一个实施例中，历史数据标注模块1132在对历史实时图像中渗漏区域进行标注时包括以下步骤：依次判断历史实时图像中屋面结构层1底部的各检测图案5是否可见，若是则该检测图案5中的遇水变色油墨层8遇水，并对该历史实时图像中的检测图案区域进行标注，即该标注区域为渗漏区域，若不是则忽略并进行下一区域的判断。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过设置有检测图案层7及遇水变色油墨层8，使得防水卷材层4出现渗漏时水流会向下逐层渗漏并最终与遇水变色油墨层8接触，而利用遇水变色油墨层8遇水变透明的原理使得检测图案层7底部的遇水变色油墨层8变为透明，从而使得检测图案层7可以显示在采集的实时图像上，从而可以利用预先构建的图像标注模型来对实时图像上带有检测图案的区域进行标注，从而可以实现防水卷材上渗漏区域的自动标注，进而实现防水卷材的渗漏检测。
同时，通过设置有图像预处理模块112，从而可以利用超分辨率重建技术来对采集的实时图像进行超分重建处理，从而可以有效地提升采集图像的质量，为后续渗漏区域的识别提供了有效地保障。此外，通过设置有历史数据采集模块1131及历史数据标注模块1132，从而可以采用对历史实时图像进行标注的方式来构建图像标注模型，从而可以快速、准确、自动的实现对实时图像中渗漏区域的标注，从而可以快速的实现防水卷材的渗漏检测。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，包括屋面结构层(1)，所述屋面结构层(1)的顶部设置有保温层(2)，所述保温层(2)的顶部设置有水泥砂浆找平层(3)，所述水泥砂浆找平层(3)的顶部设置有防水卷材层(4)；
所述屋面结构层(1)的底部设置有检测阵列，且所述检测阵列由若干检测图案(5)构成，所述检测图案(5)包括安装于所述屋面结构层(1)底部的图案底材层(6)，所述图案底材层(6)的底部设置有检测图案层(7)，所述检测图案层(7)的底部设置有遇水变色油墨层(8)；
所述阵列式防水层渗漏检测系统还包括检测处理单元，所述检测处理单元包括微处理器(9)、电源模块(10)、采集分析模块(11)、数据库(12)、定位模块(13)、通信模块(14)、显示模块(15)及报警模块(16)；
其中，所述微处理器(9)用于对系统数据进行逻辑运算或进行其他的信息处理；
所述电源模块(10)用于为系统的运行提供电能需求；
所述采集分析模块(11)用于利用预设的图像采集设备获取检测图案区域的实时图像并进行分析处理；
所述数据库(12)用于数据的存储与取用；
所述定位模块(13)用于对防水卷材层中的渗漏区域进行快速定位；
所述通信模块(14)用于系统的通信需求；
所述显示模块(15)用于显示所述微处理器(9)的处理结果，还用于显示防水卷材层中渗漏区域的信息；
所述报警模块(16)用于在检测到防水卷材渗漏时进行语音报警。
2.根据权利要求1所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述屋面结构层(1)的底部均匀开设有若干与所述检测图案(5)相配合的安装槽。
3.根据权利要求2所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述图案底材层(6)采用粘合剂呈点阵式排列粘贴于所述屋面结构层(1)的底部安装槽内。
4.根据权利要求1所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述防水卷材层(4)的表面设置有若干与所述检测图案(5)相对应的匹配区域。
5.根据权利要求1所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述检测图案层(7)包括文字、图形或图形文字中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述采集分析模块(11)包括图像采集模块(111)、图像预处理模块(112)、模型分析模块(113)及结果输出模块(114)；
所述图像采集模块(111)用于利用预设的图像采集设备获取检测图案区域的实时图像；
所述图像预处理模块(112)用于对采集的实时图像进行超分处理；
所述模型分析模块(113)用于利用预先构建的图像标注模型来对预处理后的实时图像中的渗漏区域进行自动标注；
所述结果输出模块(114)用于输出带有渗漏区域标注的实时采集图像。
7.根据权利要求6所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述图像预处理模块(112)包括分辨率核验模块(1121)、图像导入模块(1122)、参数设置模块(1123)、卷积处理模块(1124)及图像输出模块(1125)；
所述分辨率核验模块(1121)用于对采集的实时图像进行图像分辨率核验，并判断该实时图像的分辨率是否低于预设阈值；
所述图像导入模块(1122)用于将分辨率低于预设阈值的实时图像导入SRGAN网络；
所述参数设置模块(1123)用于对SRGAN网络中放大倍数、学习率及迭代次数的核心运行参数进行设置；
所述卷积处理模块(1124)用于通过SRGAN网络中三个卷积层进行逐步处理，生成高分辨率的图像；
所述图像输出模块(1125)用于输出处理后的实时图像，得到预处理后的实时图像。
8.根据权利要求7所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述卷积处理模块(1124)包括特征点提取模块(11241)、缺失细节预测模块(11242)及图像组合生成模块(11243)；
所述特征点提取模块(11241)用于利用第一卷积层抽取实时图像中的特征点；
所述缺失细节预测模块(11242)用于通过第二卷积层对特征点进行非线性映射，实现对每个特征点缺失细节的预测；
所述图像组合生成模块(11243)用于利用第三层卷积层组合映射后的图像，生成高分辨率的图像。
9.根据权利要求6所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述模型分析模块(113)包括历史数据采集模块(1131)、历史数据标注模块(1132)、图像标注模型构建模块(1133)、图像标注模型训练模块(1134)、图像获取输入模块(1135)及标注图像输出模块(1136)；
所述历史数据采集模块(1131)用于从所述数据库(12)中获取采集的历史实时图像；
所述历史数据标注模块(1132)用于对历史实时图像中渗漏区域进行标注；
所述图像标注模型构建模块(1133)用于依据带有渗漏区域标注的历史实时图像构建图像标注模型；
所述图像标注模型训练模块(1134)用于对构建的图像标注模型进行训练及测试；
所述图像获取输入模块(1135)用于获取预处理后的实时图像并输入训练后的图像标注模型；
所述标注图像输出模块(1136)用于利用图像标注模型输出带有渗漏区域标注的实时采集图像。
10.根据权利要求9所述的一种阵列式防水层渗漏检测系统，其特征在于，所述历史数据标注模块(1132)在对历史实时图像中渗漏区域进行标注时包括以下步骤：
依次判断历史实时图像中屋面结构层(1)底部的各检测图案(5)是否可见，若是则该检测图案(5)中的遇水变色油墨层(8)遇水，并对该历史实时图像中的检测图案区域进行标注，即该标注区域为渗漏区域，若不是则忽略并进行下一区域的判断。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111410265.5A CN114383787B (zh) | 2021-11-19 | 2021-11-19 | 一种阵列式防水层渗漏检测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111410265.5A CN114383787B (zh) | 2021-11-19 | 2021-11-19 | 一种阵列式防水层渗漏检测系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114383787A true CN114383787A (zh) | 2022-04-22 |
| CN114383787B CN114383787B (zh) | 2024-03-26 |
Family
ID=81196208
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111410265.5A Active CN114383787B (zh) | 2021-11-19 | 2021-11-19 | 一种阵列式防水层渗漏检测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114383787B (zh) |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW498154B (en) * | 2000-11-30 | 2002-08-11 | Omron Tateisi Electronics Co | Leak detector |
| JP2004347478A (ja) * | 2003-05-22 | 2004-12-09 | Tokyo Gas Co Ltd | 漏洩検査方法および漏洩検査装置 |
| WO2010033040A1 (en) * | 2008-09-18 | 2010-03-25 | Kyle Lloyd Herbert | Building sheet and method for detecting weatherproofness of structures |
| TW201142265A (en) * | 2010-05-17 | 2011-12-01 | San-Shan Hong | Proactive method and system for monitoring water leaks in buildings |
| CN102901607A (zh) * | 2012-10-29 | 2013-01-30 | 上海建为建筑修缮工程有限公司 | 阵列式渗漏检测系统 |
| CN207049629U (zh) * | 2017-06-02 | 2018-02-27 | 深圳钰湖电力有限公司 | 一种液体泄漏监测系统 |
| CN207180960U (zh) * | 2017-07-28 | 2018-04-03 | 四川正大新材料科技有限公司 | 一种墙体渗漏水源探测装置 |
| CN207248448U (zh) * | 2017-07-05 | 2018-04-17 | 辽宁中旭石化科技股份有限公司 | 一种变压器油漏油监测装置 |
| EP3505898A1 (en) * | 2017-12-27 | 2019-07-03 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Liquid leakage detection system and liquid leakage detection method |
| CN112131993A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-25 | 因士(上海)科技有限公司 | 一种基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统及方法 |
| CN113139528A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-07-20 | 江西省水利科学院 | 基于Faster_RCNN的无人机热红外图像堤坝险情检测方法 |
| CN113516179A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-10-19 | 北京航空航天大学 | 一种地下基础设施渗漏水性态辨识方法及系统 |
-
2021
- 2021-11-19 CN CN202111410265.5A patent/CN114383787B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW498154B (en) * | 2000-11-30 | 2002-08-11 | Omron Tateisi Electronics Co | Leak detector |
| JP2004347478A (ja) * | 2003-05-22 | 2004-12-09 | Tokyo Gas Co Ltd | 漏洩検査方法および漏洩検査装置 |
| WO2010033040A1 (en) * | 2008-09-18 | 2010-03-25 | Kyle Lloyd Herbert | Building sheet and method for detecting weatherproofness of structures |
| TW201142265A (en) * | 2010-05-17 | 2011-12-01 | San-Shan Hong | Proactive method and system for monitoring water leaks in buildings |
| CN102901607A (zh) * | 2012-10-29 | 2013-01-30 | 上海建为建筑修缮工程有限公司 | 阵列式渗漏检测系统 |
| CN207049629U (zh) * | 2017-06-02 | 2018-02-27 | 深圳钰湖电力有限公司 | 一种液体泄漏监测系统 |
| CN207248448U (zh) * | 2017-07-05 | 2018-04-17 | 辽宁中旭石化科技股份有限公司 | 一种变压器油漏油监测装置 |
| CN207180960U (zh) * | 2017-07-28 | 2018-04-03 | 四川正大新材料科技有限公司 | 一种墙体渗漏水源探测装置 |
| EP3505898A1 (en) * | 2017-12-27 | 2019-07-03 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Liquid leakage detection system and liquid leakage detection method |
| CN112131993A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-25 | 因士(上海)科技有限公司 | 一种基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统及方法 |
| CN113139528A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-07-20 | 江西省水利科学院 | 基于Faster_RCNN的无人机热红外图像堤坝险情检测方法 |
| CN113516179A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-10-19 | 北京航空航天大学 | 一种地下基础设施渗漏水性态辨识方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114383787B (zh) | 2024-03-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111062361B (zh) | 一种河湖岸线采砂监测分析的方法及装置 | |
| CN106324442B (zh) | 一种电力电缆故障监测平台 | |
| CN104991932B (zh) | 基于电网gis的卫星实时预警电网设备火灾的方法及其系统 | |
| CN205595689U (zh) | 一种用于配电线路巡检的手持终端装置 | |
| CN207132874U (zh) | Gis波纹管伸缩节微观位移检测仪 | |
| CN111652089B (zh) | 一种基于图像处理的水位自动识别方法及系统 | |
| CN110081318A (zh) | 一种管网监控系统 | |
| CN106248895A (zh) | 一种地下水资源在线监测系统 | |
| CN107194823A (zh) | 一种移动终端农业监测预警方法及系统 | |
| CN205176896U (zh) | 基于rfid的管件信息管理系统及一种燃气管道管件 | |
| CN114383787B (zh) | 一种阵列式防水层渗漏检测系统 | |
| CN111932132A (zh) | 基于区块链的预制t梁安全质量检查终端及施工辅助系统 | |
| CN101758837A (zh) | 钢轨探伤车信息自动校正方法、装置及系统 | |
| Liu et al. | Lifeguarding Operational Camera Kiosk System (LOCKS) for flash rip warning: Development and application | |
| CN209639759U (zh) | 一种下游尾矿库大坝内侧应力应变综合监测系统 | |
| CN201142127Y (zh) | 一种山体滑坡监控装置 | |
| CN211205661U (zh) | 一种建筑结构渗漏水精确检测系统 | |
| CN112347540A (zh) | 建筑物智能检测建模系统 | |
| CN104463156A (zh) | 数字式钢琴编码解码方法 | |
| CN110426977A (zh) | 一种工程监测数据获取系统及方法 | |
| CN116013047A (zh) | 基于图注意力网络和长短期记忆网络的浓雾短临趋势预警系统与方法 | |
| CN107862353A (zh) | 基于掌上终端的用户现场计量装置采录方法 | |
| CN103983322A (zh) | 一种基于物联传感技术的水位读取方法及其装置 | |
| CN204854799U (zh) | 一种输水管路故障点检测装置及输水管路监控系统 | |
| CN103981527A (zh) | 一种多通道海洋平台阴极保护参数监测装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240403 Address after: 223001 No. 8, Fuqiang Road, industrial concentration zone, Tugou Town, Jinhu County, Huai'an City, Jiangsu Province Patentee after: SHANGHAI YUHONG (JINHU) WATERPROOF TECHNOLOGY Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: No. 100, Kexue Avenue, high tech Development Zone, Zhengzhou City, Henan Province Patentee before: Zhengzhou University Country or region before: China |