一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统及方法与流程

本发明涉及桥梁安全巡检，具体是指一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统及方法。

背景技术：

1、桥梁作为交通基础设施的重要组成部分，其结构安全性直接关系到公共安全。裂缝是桥梁结构最常见的病害形式之一，裂缝的产生和发展往往预示着结构承载力的退化。

2、传统的桥梁裂缝检测主要依赖人工目视检查或接触式测量，存在检测效率低、主观性强、高空作业风险大等问题。

3、随着无人机技术和计算机视觉技术的发展，基于图像识别的桥梁巡检方法逐渐得到应用。然而，现有技术图像采集受飞行姿态波动影响，图像质量不稳定，多基于静态阈值判定，导致评估结果滞后于实际结构状态变化。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是，克服以上技术缺陷，提供一种实现全域覆盖、高精度识别，进行动态风险评估的基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统及方法。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统，包括无人机巡检平台、图像采集模块、裂缝识别模块、量化分析评估模块；

3、所述图像采集模块集成于无人机巡检平台内，所述无人机巡检平台沿预设航线对桥梁结构进行全域图像采集；

4、所述图像采集模块采集包括桥梁表面的多光谱图像数据和可见光图像数据，裂缝识别模块基于深度学习模型对采集的图像数据进行裂缝检测与分割，输出裂缝区域掩码；

5、所述量化分析评估模块根据裂缝区域掩码提取裂缝的几何参数，基于几何参数及桥梁结构参数进行裂缝风险等级评定，生成桥梁全域裂缝分布图谱。

6、优选的，所述无人机巡检平台还包括rtk定位单元和云台姿态稳定单元，所述rtk定位单元获取图像采集位置的厘米级定位坐标，所述云台姿态稳定单元集成于图像采集模块上，用于补偿无人机飞行姿态波动对图像采集的影响。

7、优选的，所述裂缝识别模块包括预处理单元、特征提取单元和裂缝分割单元；

8、所述预处理单元对图像数据进行去噪、增强和几何校正，特征提取单元提取处理后图像数据中裂缝的多尺度特征；

9、所述裂缝分割单元输出像素级的裂缝区域掩码。

10、优选的，所述量化分析评估模块包括裂缝量化单元和全域评估单元；

11、所述裂缝量化单元根据裂缝区域掩码提取裂缝长度、宽度、面积及走向参数；

12、所述全域评估单元基于几何参数与预设阈值比对确定裂缝风险等级。

13、优选的，所述图像采集模块还包括激光雷达扫描单元，获取桥梁结构的三维点云数据，所述裂缝量化单元还包括三维重建单元；

14、所述三维重建单元基于获取的裂缝区域三维点云数据，计算裂缝深度参数。

15、优选的，所述全域评估单元还包括时序演变分析单元；

16、所述时序演变分析单元将当前巡检数据与历史巡检数据进行比对，分析裂缝扩展趋势。

17、优选的，还包括数据管理平台；

18、所述数据管理平台存储、查询及可视化展示裂缝区域掩码、几何参数、风险等级及全域裂缝分布图谱。

19、本发明另一方面公开了一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估方法，包括如下步骤：

20、s1：根据桥梁结构参数划分巡检区域并生成最优飞行航线，控制无人机巡检平台沿所述航线对桥梁结构进行全域图像采集；

21、s2：对采集的多源图像数据进行配准融合与预处理，基于深度学习模型进行裂缝检测与分割，输出像素级的裂缝区域掩码；

22、s3：对裂缝区域掩码进行拓扑连通分析，提取裂缝网络的几何参数及空间分布特征；

23、s4：构建裂缝风险动态评估模型，基于几何参数、空间分布特征及桥梁结构参数进行裂缝风险等级评定，生成桥梁全域裂缝分布图谱。

24、优选的，所述s4中裂缝风险动态评估模型还引入历史巡检数据，通过时序比对分析裂缝扩展速率及演化趋势。

25、本发明与现有技术相比的优点在于：在本发明中通过桥梁结构参数驱动的航线规划，实现复杂曲面桥梁结构的全域覆盖巡检，减少图像采集盲区，云台姿态稳定单元补偿飞行姿态波动，提高图像采集稳定性；

26、本发明还引入历史数据的裂缝风险动态评估模型，实现裂缝发展趋势预判，提升评估时效性，提高检测精度。

1.一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统，其特征在于：包括无人机巡检平台、图像采集模块、裂缝识别模块、量化分析评估模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统，其特征在于：所述无人机巡检平台还包括rtk定位单元和云台姿态稳定单元，所述rtk定位单元获取图像采集位置的厘米级定位坐标，所述云台姿态稳定单元集成于图像采集模块上，用于补偿无人机飞行姿态波动对图像采集的影响。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统，其特征在于：所述裂缝识别模块包括预处理单元、特征提取单元和裂缝分割单元；

4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统，其特征在于：所述量化分析评估模块包括裂缝量化单元和全域评估单元；

5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统，其特征在于：所述图像采集模块还包括激光雷达扫描单元，获取桥梁结构的三维点云数据，所述裂缝量化单元还包括三维重建单元；

6.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统，其特征在于：所述全域评估单元还包括时序演变分析单元；

7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估系统，其特征在于：还包括数据管理平台；

8.一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估方法，使用如权利要求1-7中任一项所述的系统，其特征在于：包括如下步骤：

9.根据权利要求8所述的一种基于图像识别的桥梁裂缝全域智能巡检评估方法，其特征在于：所述s4中裂缝风险动态评估模型还引入历史巡检数据，通过时序比对分析裂缝扩展速率及演化趋势。