CN116309447B - 一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法 - Google Patents

一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，包括：对水坝斜坡图像进行预处理得到预处理后的水坝斜坡图像；对所述预处理后的水坝斜坡图像进行标注得到训练样本图像；将所述训练样本图像输入到神经网络中进行训练得到水坝斜坡裂缝检测模型；将待检测的水坝斜坡图像输入到所述水坝斜坡裂缝检测模型中进行检测得到相应水坝斜坡图像中的裂缝位置和形状；根据所述裂缝位置和形状划分水坝裂缝的种类。本发明通过神经网络检测模型可以让检测人员远离危险的倾斜水坝墙面，在安全处操作摄像机即可对整片倾斜水坝墙面进行裂纹检测，不仅降低了人工成本，还提高了检测效率。

Description

一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法
技术领域
本发明涉及水坝裂缝检测领域，特别是涉及一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法。
背景技术
水坝是拦截江河渠道水流以抬高水位或调节流量的挡水建筑物，若出现裂缝，会影响水坝斜面的稳定性以及大坝的安全。目前水坝裂缝的检测，一般是专业人员采用裂缝测深仪和裂缝测宽仪定期去水坝上检测，然后由专业人员根据经验来判断裂缝的危险等级。但是，水坝一般都有倾斜度，人工检测比较危险、费时费力，难以进行实时检测，而且人工检测容易出现漏判、误判的现象。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，包括：
采集水坝斜坡图像；
对所述水坝斜坡图像进行预处理得到预处理后的水坝斜坡图像；
对所述预处理后的水坝斜坡图像进行标注得到训练样本图像；
将所述训练样本图像输入到神经网络中进行训练得到水坝斜坡裂缝检测模型；
将待检测的水坝斜坡图像输入到所述水坝斜坡裂缝检测模型中进行检测得到相应水坝斜坡图像中的裂缝位置和形状；
根据所述裂缝位置和形状划分水坝裂缝的种类；所述裂缝种类包括龟状裂缝、横向裂缝和纵向裂缝。
优选的，所述对所述水坝斜坡图像进行预处理得到预处理后的水坝斜坡图像，包括：
以水坝斜坡图像中任意一像素点为中心取一个去噪窗口；
计算去噪窗口内的像素值的方差和均值；
根据所述像素值的方差和均值构建水坝图像去噪模型；
滑动所述去噪窗口，并利用所述水坝图像去噪模型对所述水坝斜坡图像进行处理得到预处理后的水坝斜坡图像。
优选的，计算去噪窗口内的像素值的方差，包括：
根据水坝斜坡图像尺寸的大小确定去噪窗口的尺寸；
根据去噪窗口的的尺寸计算水坝斜坡图像的像素均值；其中，像素均值的计算公式为：
其中，mx(a,b)表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)在去噪窗口的尺寸为(2n+1)×(2n+1)的区域内的像素均值。
优选的，计算去噪窗口内的像素值的方差，包括：
根据像素均值得到像素方差；其中，所述像素方差的计算公式为：
其中，表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)在去噪窗口的大小为(2n+1)×(2n+1)的区域内的像素方差。
优选的，所述根据所述像素值的方差和均值构建水坝图像去噪模型，包括：
采用公式：
构建水坝图像去噪模型；其中，f(a,b)表示像素点(a，b)在预处理后的像素值，D为可调参数，x(a,b)表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)的像素值。
优选的，所述根据所述裂缝位置和形状划分水坝裂缝的种类，包括：
将检测后的水坝斜坡图像进行灰度变换得到水坝裂缝灰度图像；
对所述水坝裂缝灰度图像进行二值化处理得到水坝裂缝二值化图像；
将灰度值为1的点作为水坝裂缝像素点，并获取水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离；
根据水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离划分水坝裂缝的种类。
优选的，所述根据水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离划分水坝裂缝的种类，包括：
当水坝裂缝像素点的最大列距离大于第一阈值，且最大行距离小于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为纵向裂缝；
当水坝裂缝像素点的最大列距离小于第一阈值，且最大行距离大于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为横向裂缝；
当水坝裂缝像素点的最大列距离大于第一阈值，且最大行距离大于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为龟状裂缝。
优选的，所述对所述水坝裂缝灰度图像进行二值化处理得到水坝裂缝二值化图像，包括：
使用最大类间方差法对所述水坝裂缝灰度图像进行二值化处理得到水坝裂缝二值化图像。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，包括：对水坝斜坡图像进行预处理得到预处理后的水坝斜坡图像；对所述预处理后的水坝斜坡图像进行标注得到训练样本图像；将所述训练样本图像输入到神经网络中进行训练得到水坝斜坡裂缝检测模型；将待检测的水坝斜坡图像输入到所述水坝斜坡裂缝检测模型中进行检测得到相应水坝斜坡图像中的裂缝位置和形状；根据所述裂缝位置和形状划分水坝裂缝的种类。本发明通过神经网络检测模型可以让检测人员远离危险的倾斜水坝墙面，在安全处操作摄像机即可对整片倾斜水坝墙面进行裂纹检测，不仅降低了人工成本，还提高了检测效率。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法流程图；
图2为本发明实施例提供的水坝裂缝二值化图像示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤、过程、方法等没有限定于已列出的步骤，而是可选地还包括没有列出的步骤，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤元。
本发明的目的是提供一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，以解决现有的水坝裂缝检测方法效率低的问题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，包括：
步骤1：采集水坝斜坡图像；在实际应用中，本发明可使用无人机或者工业相机对水坝斜坡图像进行采集。
步骤2：对所述水坝斜坡图像进行预处理得到预处理后的水坝斜坡图像；
由于在水坝斜坡图像采集过程中，采集设备容易受到外界环境和光线等因素的影响，因此实际采集到的水坝斜坡图像质量往往欠佳。为了后期对目标裂缝进行检测，本发明需要对采集的水坝斜坡图像进行图像预处理。
进一步的，步骤2包括：
以水坝斜坡图像中任意一像素点为中心取一个去噪窗口；
计算去噪窗口内的像素值的方差和均值；
需要说明的是，本发明的像素值的方差计算方法为：
根据水坝斜坡图像尺寸的大小确定去噪窗口的尺寸；
根据去噪窗口的的尺寸计算水坝斜坡图像的像素均值；其中，像素均值的计算公式为：
其中，mx(a,b)表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)在去噪窗口的尺寸为(2n+1)×(2n+1)的区域内的像素均值。
本发明的像素值的均值计算方法为：
根据像素均值得到像素方差；其中，所述像素方差的计算公式为：
其中，表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)在去噪窗口的大小为(2n+1)×(2n+1)的区域内的像素方差。
根据所述像素值的方差和均值构建水坝图像去噪模型；在本发明实施例中，水坝图像去噪模型为：
其中，f(a,b)表示像素点(a，b)在预处理后的像素值，D为可调参数，x(a,b)表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)的像素值。
滑动所述去噪窗口，并利用所述水坝图像去噪模型对所述水坝斜坡图像进行处理得到预处理后的水坝斜坡图像。
本发明通过像素值的方差和均值来构建去噪模型可以很好抑制水坝斜坡图像中的噪声，使采集的图片更加清晰。
步骤3：对所述预处理后的水坝斜坡图像进行标注得到训练样本图像；
步骤4：将所述训练样本图像输入到神经网络中进行训练得到水坝斜坡裂缝检测模型；
步骤5：将待检测的水坝斜坡图像输入到所述水坝斜坡裂缝检测模型中进行检测得到相应水坝斜坡图像中的裂缝位置和形状；
步骤6：根据所述裂缝位置和形状划分水坝裂缝的种类；所述裂缝种类包括龟状裂缝、横向裂缝和纵向裂缝。
进一步的，步骤6包括：
将检测后的水坝斜坡图像进行灰度变换得到水坝裂缝灰度图像；
对所述水坝裂缝灰度图像进行二值化处理得到水坝裂缝二值化图像；
在本发明实施例中，本发明采用的是最大类间方差法对水坝裂缝灰度图像进行二值化处理得到水坝裂缝二值化图像。最大类间方差法是在目标区域与背景区域的类间方差取最大时，所得到的灰度值作为图像的分割阈值，这是一种阈值自动选择方法，免除人工选择阈值的主观性和复杂性，具有较好的图像分割效果。
将灰度值为1的点作为水坝裂缝像素点，并获取水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离；由于裂缝与背景图具有显著的差异，因此本发明将水坝裂缝灰度图像进行二值化处理后，会得到十分明显的裂缝像素点，如图2所示。
根据水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离划分水坝裂缝的种类。
在本发明实施例中，根据水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离划分水坝裂缝的种类，包括：
当水坝裂缝像素点的最大列距离大于第一阈值，且最大行距离小于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为纵向裂缝；
当水坝裂缝像素点的最大列距离小于第一阈值，且最大行距离大于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为横向裂缝；
当水坝裂缝像素点的最大列距离大于第一阈值，且最大行距离大于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为龟状裂缝。
本发明的有益效果如下：
本发明通过神经网络检测模型可以让检测人员远离危险的倾斜水坝墙面，在安全处操作摄像机即可对整片倾斜水坝墙面进行裂纹检测，不仅降低了人工成本，还提高了检测效率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (4)

1.一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，其特征在于，包括：
采集水坝斜坡图像；
对所述水坝斜坡图像进行预处理得到预处理后的水坝斜坡图像；
对所述预处理后的水坝斜坡图像进行标注得到训练样本图像；
将所述训练样本图像输入到神经网络中进行训练得到水坝斜坡裂缝检测模型；
将待检测的水坝斜坡图像输入到所述水坝斜坡裂缝检测模型中进行检测得到相应水坝斜坡图像中的裂缝位置和形状；
根据所述裂缝位置和形状划分水坝裂缝的种类；所述裂缝种类包括龟状裂缝、横向裂缝和纵向裂缝；
所述对所述水坝斜坡图像进行预处理得到预处理后的水坝斜坡图像，包括：
以水坝斜坡图像中任意一像素点为中心取一个去噪窗口；
计算去噪窗口内的像素值的方差和均值；
根据所述像素值的方差和均值构建水坝图像去噪模型；
滑动所述去噪窗口，并利用所述水坝图像去噪模型对所述水坝斜坡图像进行处理得到预处理后的水坝斜坡图像；
计算去噪窗口内的像素值的方差，包括：
根据水坝斜坡图像尺寸的大小确定去噪窗口的尺寸；
根据去噪窗口的的尺寸计算水坝斜坡图像的像素均值；其中，像素均值的计算公式为：
其中，mx(a,b)表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)在去噪窗口的尺寸为(2n+1)×(2n+1)的区域内的像素均值；
计算去噪窗口内的像素值的方差，包括：
根据像素均值得到像素方差；其中，所述像素方差的计算公式为：
其中，表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)在去噪窗口的大小为(2n+1)×(2n+1)的区域内的像素方差；
所述根据所述像素值的方差和均值构建水坝图像去噪模型，包括：
采用公式：
构建水坝图像去噪模型；其中，f(a,b)表示像素点(a，b)在预处理后的像素值，D为可调参数，x(a,b)表示水坝斜坡图像中像素点(a，b)的像素值。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，其特征在于，所述根据所述裂缝位置和形状划分水坝裂缝的种类，包括：
将检测后的水坝斜坡图像进行灰度变换得到水坝裂缝灰度图像；
对所述水坝裂缝灰度图像进行二值化处理得到水坝裂缝二值化图像；
将灰度值为1的点作为水坝裂缝像素点，并获取水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离；
根据水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离划分水坝裂缝的种类。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，其特征在于，所述根据水坝裂缝像素点的最大列距离和最大行距离划分水坝裂缝的种类，包括：
当水坝裂缝像素点的最大列距离大于第一阈值，且最大行距离小于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为纵向裂缝；
当水坝裂缝像素点的最大列距离小于第一阈值，且最大行距离大于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为横向裂缝；
当水坝裂缝像素点的最大列距离大于第一阈值，且最大行距离大于第二阈值时，则水坝裂缝的种类为龟状裂缝。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的水坝斜坡裂缝检测方法，其特征在于，所述对所述水坝裂缝灰度图像进行二值化处理得到水坝裂缝二值化图像，包括：
使用最大类间方差法对所述水坝裂缝灰度图像进行二值化处理得到水坝裂缝二值化图像。
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