[发明专利]基于双目视觉的桥面裂缝监理方法及其系统在审
申请号: | 202110714892.1 | 申请日: | 2021-06-25 |
公开(公告)号: | CN113392588A | 公开(公告)日: | 2021-09-14 |
发明(设计)人: | 邹益群;李卫平;肖巩;陈永生 | 申请(专利权)人: | 广州万安建设监理有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/08;G01B11/02;G01B11/22;G01N21/88;G06F119/02;G06F119/14 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 510665 广东省广州市天河区建中*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 双目 视觉 桥面 裂缝 监理 方法 及其 系统 | ||
1.一种基于双目视觉的桥面裂缝监理方法,其特征在于:包括步骤:
实时获取设于定点位置处的裂缝检测装置(2)所传输的关于桥面裂缝的裂缝深度信息以及裂缝宽度数据信息;
从桥面历史检测信息中提取与桥面裂缝相关的裂缝深度信息和裂缝宽度信息,并对所获取的信息进行训练以得到裂缝深度信息和裂缝宽度信息的训练模型;
根据所述训练模型判断所获取的裂缝深度信息以及裂缝宽度数据信息的形成信息;其中,所述形成信息包括形成原因以及形成时长;
根据所述形成信息预估所述桥面裂缝发展走势。
2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的桥面裂缝监理方法,其特征在于:所述根据所述形成原因信息预估所述桥面裂缝发展走势步骤,包括:
基于所述裂缝形成原因信息,所述训练模型预测因桥面裂缝导致桥面崩塌的临界时间信息以及时做出处理措施。
3.根据权利要求1所述的基于双目视觉的桥面裂缝监理方法,其特征在于:所述形成训练模型的方法包括以下步骤:
利用交叉验证法的方式将所获取到的数据分为训练集和测试集;
将训练集输入神经网络进行训练,直至神经网络收敛,得到初始神经网络模型;
将测试集输入目前得到的神经网络模型进行测试,得到满足要求的训练集和最终的神经网络训练模型。
4.根据权利要求3所述的基于双目视觉的桥面裂缝监理方法,其特征在于:所述将训练集输入神经网络进行训练,直至神经网络收敛,得到初始神经网络模型步骤,还包括:
将裂缝检测装置(2)所检测到的裂缝深度信息以及裂缝宽度数据信息更新到测试集中进行数据训练以更新训练模型。
5.根据权利要求1所述的基于双目视觉的桥面裂缝监理方法,其特征在于:所述根据所述形成信息预估所述桥面裂缝发展走势步骤,还包括:
根据桥面裂缝发展走势从训练模型中获取裂缝修补信息以便对裂缝进行修补。
6.一种基于双目视觉的桥面裂缝监理系统,其特征在于:包括安装架(1)以及设置在安装架(1)上的裂缝检测装置(2),所述安装架(1)上设置有驱动裂缝检测装置(2)朝远离或者是靠近桥面裂缝移动的驱动组件(3)。
7.根据权利要求6所述的基于双目视觉的桥面裂缝监理系统,其特征在于:所述驱动组件(3)包括滑轨,所述滑轨上转动连接有横向螺杆(31),所述横向螺杆(31)上螺纹连接有横向滑块(33),所述横向滑块(33)与所述滑轨滑动连接,所述横向滑块(33)上转动连接有纵向螺杆(34),所述纵向螺杆(34),所述横向螺杆(31)上螺纹连接有纵向滑块(36),所述横向滑块(33)上固定连接有与所述纵向螺杆(34)平行放置的导向杆(37),所述导向杆(37)穿过所述纵向滑块(36)并与所述纵向滑块(36)滑动连接,所述裂缝检测连接于所述纵向滑块(36)。
8.根据权利要求7所述的基于双目视觉的桥面裂缝监理系统,其特征在于:所述驱动件还包括与所述安装架(1)转动连接的往复丝杆(39),所述往复丝杆(39)与所述纵向滑块(36)滑动连接。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于:所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于双目视觉的桥面裂缝监理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-5中任一种方法的计算机程序。
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