[发明专利]一种基于图像的隧道病害识别系统

权利要求书

1.一种基于图像的隧道病害识别系统，其特征在于，包括：

图像采集系统对公路隧道的图像进行采集；

图像预处理系统接收所述图像采集系统传递过来的公路隧道的图像，并对采集后的图像进行预处理，增加衬砌表观病害区域和背景区域的对比度，得到输出图像，对输出图像的点状噪声、块状噪声和线状噪声部分进行提取，再进行滤除；

图像分割处理系统利用图像分割将经过所述图像预处理系统滤除过噪声的图像进行二值化处理；图像特征提取系统对所述图像分割处理系统处理后的图像的特征部分进行提取，实现隧道衬砌表观病害区域的自动识别；病害特征分类系统对所述图像特征提取系统识别后的病害图像进行分类；

参数计算系统对所述病害特征分类系统分类后的图像进行参数计算，得到病害区域内病害形态参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像的隧道病害识别系统，其特征在于：所述图像特征提取系统采用区域提案网络与边界框回归损失进行识别，其公式为：

式中，N_reg表示目标框的个数，i表示anchors的索引，表示对应GT(Ground Turth)的概率，t_i表示anchors对于GT的预测偏移量，表示anchors对于GT的真实偏移量是，l_reg(·)表示对单个anchors的边界框回归损失。

所述病害特征分类系统采用分类CNN网络与总分类损失进行分类，其公式为：

式中N_cls类别个数，p_i表示anchors是目标框的概率，l_cls(·)是对单个目标框的分类损失。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像的隧道病害识别系统，其特征在于：所述图像预处理系统在对点状噪声提取的过程中，先统计每个连通区域中像素点的数量，设定阈值T_o，并对像素点数量n_k小于该阈值的连通域去除，其点状噪声提取公式为：I_s(x,y)＝{C_k(x,y)|n_k＜T_o,k＝1,2,...,n}

式中，I_s(x,y),C_k(x,y)分别表示点状噪声和连通区域。

利用计算矩形度的方法去除块状噪声。矩形度定义为某个连通区域种像素点的总数量n_k与最小的外接矩形面积S_k＝(y_b-y_a)*(x_b-x_a)之比，(x_a,y_a),(x_b,y_b)分别表示该连通区域像素点集商务左下角和右上角坐标。利用D＝n_k/S_k计算矩形度，并利用公式提取块状噪声：

I_s(x,y)＝{C_k(x,y)|D＜T_D,k＝1,2,...,n}。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像的隧道病害识别系统，其特征在于：所述参数计算系统在进行病害区域内病害形态参数计算时，包括以下步骤：

D1：对图像顺序扫描，找到第1个还没有归属的像素，设该像素为(x0,y0)；

D2：以(x0,y0)为中心，考虑(x0,y0)的4邻域像素；如果(x,y)满足生长准则，将(x0,y0)与(x,y)合并(在同一区域内)，同时将压入堆栈；

D3：从堆栈中取出一个像素，把它当作(x0,y0)返回到步骤D2；

D4：当堆栈为空时，返回到步骤D1；

D5：重复步骤D1-D4直到满足终止条件时，生长结束。在生成三维区域后，既可根据三维面积分得到病害的面积。