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基于计算机视觉的混凝土表观裂缝识别和宽度测量
被引量：
3
1
作者
王文斌
王啸霆
+1 位作者
王涛
陈曦
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2024年第3期41-51,共11页
对钢筋混凝土(reinforcement concrete, RC)结构表观裂缝的高效识别可以为结构震损快速评估提供佐证。无论在地震现场还是实验室环境,此类工作均表现出量大、重复的特征,适合利用计算机视觉技术完成,以弥补人工方式低效、不确定性强的...
对钢筋混凝土(reinforcement concrete, RC)结构表观裂缝的高效识别可以为结构震损快速评估提供佐证。无论在地震现场还是实验室环境,此类工作均表现出量大、重复的特征,适合利用计算机视觉技术完成,以弥补人工方式低效、不确定性强的劣势。以消费级相机输出图像作为数据源,融合U-Net和VGG-16构造适用于混凝土表观裂缝识别的卷积神经网络(convolutional neuralnetwork, CNN)模型,依托多类型RC构件裂缝图像数据库完成模型训练和测试。利用形态学运算、Otsu阈值分割等技术进一步优化裂缝识别结果作为宽度测量的输入数据。为降低相机光轴与裂缝平面不垂直带来的裂缝宽度测量误差,通过特定靶标对原始图像进行透视误差校正,经检验,透视误差校正后的裂缝宽度测量的平均偏差最大可降低约25%。
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关键词
表观
裂缝
计算机视觉
裂缝
识别
裂缝宽度测量
透视误差校正
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职称材料
基于改进Faster R-CNN和正交投影的无砟轨道板裂缝精细化测量
被引量：
6
2
作者
王卫东
张晨雷
+4 位作者
胡文博
邱实
王万齐
李娜
王劲
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期46-56,共11页
裂缝的检测和宽度识别是无砟轨道板养护维修作业的重要依据。为此,提出一种基于改进Faster R-CNN和正交投影的裂缝宽度测量方法,并基于虚拟模型合成数据,充分训练深度网络,实现对复杂背景下无砟轨道板表面裂缝的精准检测,以提高裂缝几...
裂缝的检测和宽度识别是无砟轨道板养护维修作业的重要依据。为此,提出一种基于改进Faster R-CNN和正交投影的裂缝宽度测量方法,并基于虚拟模型合成数据,充分训练深度网络,实现对复杂背景下无砟轨道板表面裂缝的精准检测,以提高裂缝几何特征量化的可靠性。首先,基于二维CAD图纸建立参数化的无砟轨道结构三维BIM模型,并通过UE5物理引擎实现真实裂缝特征与虚拟轨道模型的随机融合和真实巡检场景渲染;然后,通过配置虚拟摄像机输出,模拟真实巡检场景下的虚拟裂缝图像,充分训练改进后的Faster R-CNN网络,并在轨道巡检车采集到的原始图像上进行测试;最后,采用正交投影法逐像素地计算检测结果中裂缝的宽度,并与人工取点测量结果进行对比分析。结果表明:改进后的Faster R-CNN网络对于裂缝检测的平均精度提高约10%;网络性能随训练数据的虚实图像比例而变化,于4∶1时达到饱和,平均精度达95.12%;使用融合裂缝数据集训练出的网络模型能够在保持高精准率的同时,达到更高的召回率,有效减少了裂缝的错检、漏检;与人工测量相比,正交投影法测得的裂缝最小宽度与最大宽度分别增大了3.64%和22.40%,测量结果更加稳定且接近真实值,具有更高的可靠性。
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关键词
轨道板表面
裂缝
虚拟数据
改进Faster
R-CNN
正交投影法
裂缝宽度测量
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职称材料
题名
基于计算机视觉的混凝土表观裂缝识别和宽度测量
被引量：
3
1
作者
王文斌
王啸霆
王涛
陈曦
机构
中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室
地震灾害防治应急管理部重点实验室
北京市建筑设计研究院有限公司
出处
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2024年第3期41-51,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFE0198900)
国家自然科学基金项目(52108482)。
文摘
对钢筋混凝土(reinforcement concrete, RC)结构表观裂缝的高效识别可以为结构震损快速评估提供佐证。无论在地震现场还是实验室环境,此类工作均表现出量大、重复的特征,适合利用计算机视觉技术完成,以弥补人工方式低效、不确定性强的劣势。以消费级相机输出图像作为数据源,融合U-Net和VGG-16构造适用于混凝土表观裂缝识别的卷积神经网络(convolutional neuralnetwork, CNN)模型,依托多类型RC构件裂缝图像数据库完成模型训练和测试。利用形态学运算、Otsu阈值分割等技术进一步优化裂缝识别结果作为宽度测量的输入数据。为降低相机光轴与裂缝平面不垂直带来的裂缝宽度测量误差,通过特定靶标对原始图像进行透视误差校正,经检验,透视误差校正后的裂缝宽度测量的平均偏差最大可降低约25%。
关键词
表观
裂缝
计算机视觉
裂缝
识别
裂缝宽度测量
透视误差校正
Keywords
apparent crack
computer vision
crack detection
crack width measurement
perspective error correction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN和正交投影的无砟轨道板裂缝精细化测量
被引量：
6
2
作者
王卫东
张晨雷
胡文博
邱实
王万齐
李娜
王劲
机构
中南大学土木工程学院
中南大学重载铁路工程结构教育部重点实验室
香港理工大学土木与环境工程系
香港理工大学国家轨道交通电气化与自动化工程技术研究中心香港分中心
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
广东省铁路建设投资集团有限公司广东梅龙铁路有限公司
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期46-56,共11页
基金
国家自然科学基金-高铁联合基金资助项目(U1734208)
国家自然科学基金资助项目(52178442)。
文摘
裂缝的检测和宽度识别是无砟轨道板养护维修作业的重要依据。为此,提出一种基于改进Faster R-CNN和正交投影的裂缝宽度测量方法,并基于虚拟模型合成数据,充分训练深度网络,实现对复杂背景下无砟轨道板表面裂缝的精准检测,以提高裂缝几何特征量化的可靠性。首先,基于二维CAD图纸建立参数化的无砟轨道结构三维BIM模型,并通过UE5物理引擎实现真实裂缝特征与虚拟轨道模型的随机融合和真实巡检场景渲染;然后,通过配置虚拟摄像机输出,模拟真实巡检场景下的虚拟裂缝图像,充分训练改进后的Faster R-CNN网络,并在轨道巡检车采集到的原始图像上进行测试;最后,采用正交投影法逐像素地计算检测结果中裂缝的宽度,并与人工取点测量结果进行对比分析。结果表明:改进后的Faster R-CNN网络对于裂缝检测的平均精度提高约10%;网络性能随训练数据的虚实图像比例而变化,于4∶1时达到饱和,平均精度达95.12%;使用融合裂缝数据集训练出的网络模型能够在保持高精准率的同时,达到更高的召回率,有效减少了裂缝的错检、漏检;与人工测量相比,正交投影法测得的裂缝最小宽度与最大宽度分别增大了3.64%和22.40%,测量结果更加稳定且接近真实值,具有更高的可靠性。
关键词
轨道板表面
裂缝
虚拟数据
改进Faster
R-CNN
正交投影法
裂缝宽度测量
Keywords
Surface cracks of track slab
Virtual data
Improved Faster R-CNN
Orthogonal projection method
Crack width measurement
分类号
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于计算机视觉的混凝土表观裂缝识别和宽度测量
王文斌
王啸霆
王涛
陈曦
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进Faster R-CNN和正交投影的无砟轨道板裂缝精细化测量
王卫东
张晨雷
胡文博
邱实
王万齐
李娜
王劲
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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职称材料
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