桥梁表观图像块构建方法、系统、设备及存储介质

本技术涉及桥梁表观图像块构建相关，尤其是涉及一种桥梁表观图像块构建方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、桥梁结构在长期服役过程中易产生多种表观病害，例如混凝土裂缝、钢筋外露、表面剥落等。这些病害普遍呈现显著的尺度差异特征，细小裂缝与大面积剥落区域可能同时存在；边界形态高度不规则，难以通过简单几何模型进行精确描述；且常伴随复杂的背景干扰因素，如光照不均、阴影覆盖、表面污渍等；此外，多种病害类型往往在空间上相互交叠共存，进一步增加了检测与分析的难度。

2、在现有技术中，构建桥梁表观图像块时通常依赖单一全局模型处理整幅图像或采用固定规则切片策略，然而，当直接将高分辨率原始图像缩放到固定输入尺寸以适应模型处理需求时，细小的病害特征如发丝裂缝和露筋边缘的有效像素数量急剧减少，导致关键细节信息严重丢失，后续分析难以准确捕捉此类微弱特征，同时，若采用固定步长的滑动窗口方法进行图像切片，虽然能实现区域全覆盖，但会反复扫描大量无病害的干净表面区域，造成计算资源的冗余消耗和处理时间的显著延长，最终使得图像块构建过程效率低下且实用性受限。

技术实现思路

1、本技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本技术提出桥梁表观图像块构建方法、系统、设备及存储介质，能够提升桥梁表观图像块构建的效率与准确率。

2、本技术的第一方面，提供了一种桥梁表观图像块构建方法，所述桥梁表观图像块构建方法包括：

3、在获取第一图像的情况下，基于所述第一图像确定第二图像以及所述第一图像和所述第二图像之间的坐标映射参数，其中，所述第一图像为待构建桥梁的表观原始图像，所述第二图像为所述第一图像的预览图；

4、将所述第二图像输入视觉语义分析模型，以得到所述视觉语义分析模型输出的第一候选数据集，其中，所述第一候选数据集包括可检查结构表面区域和至少一个粗候选区域；所述粗候选区域位于所述可检查结构表面区域内或与可检查结构表面区域相交，且被判断为可能包含至少一种病害类别的搜索区域；

5、基于所述坐标映射参数将所述粗候选区域恢复到所述第一图像的原图坐标系中，对恢复的所述粗候选区域扩展得到对应的局部复核区域，并将所述第一图像按所述局部复核区域进行裁剪，得到每个所述粗候选区域对应的第三图像，将每个所述粗候选区域对应的所述第三图像以及对应的病害类别集合输入视觉语义分析模型，以得到所述视觉语义分析模型输出的第二候选数据集；其中，所述第二候选数据集包括局部候选区域、局部候选区域的病害类别，以及，所述病害类别集合中病害类别的类别化定位描述和定位启动标志值；

6、筛选出所述定位启动标志值为第一预设标志值的目标病害类别，并确定所述目标病害类别对应的所述类别化定位描述以及所述第三图像，将所述目标病害类别及其对应的所述类别化定位描述以及所述第三图像输入至文本条件目标定位模型，以得到所述文本条件目标定位模型输出的第三候选数据集，其中，所述第三候选数据集包括多个类别化定位候选区域；

7、将所述第一候选数据集、所述第二候选数据集和所述第三候选数据集中的候选区域统一至所述原图坐标系中进行多源候选融合，得到融合候选区域，根据所述融合候选区域，确定所述待构建桥梁的表观图像块。

8、根据本技术的桥梁表观图像块构建方法，至少具有如下有益效果：

9、本方法采用预览图全局粗筛、原图局部精检、文本条件定向定位三级级联分析架构，首先在低分辨率预览图上快速定位可检查结构表面和粗候选，大幅降低全局搜索计算量，有效避免对整个高分辨率原始图像进行不必要的全局缩放而导致的细节损失；然后回到原始高分辨率图像做局部精细复核，提升细裂缝等小目标检测精度；最后仅对定位不足类别按需触发文本条件定向搜索，针对性提升难分类别召回率，实现计算量逐级递减、检测精度逐级递增，这种先粗后精的策略，显著减少了对无病害区域的重复扫描和计算，极大地提升了图像块构建过程的效率，还引入了文本条件目标定位模型，利用病害类别的类别化定位描述进行辅助定位，这能结合语义信息对病害进行更精确的识别和定位，尤其对于那些视觉特征不明显或与背景高度相似的病害，文本描述能够提供额外的线索，增强定位的鲁棒性。而且，方法在生成预览图的同时建立坐标映射参数，保证低分辨率结果精确回贴原图，为多级处理提供统一坐标基准，三阶段候选统一到原图坐标执行多来源融合，同类聚合消除重复、跨类别保留共存关系，最终基于融合候选区域确定表观图像块，为下游病害检测提供标准化输入。

10、本技术的第二方面，提供一种桥梁表观图像块构建系统，所述桥梁表观图像块构建系统包括：

11、图像转换模块，用于在获取第一图像的情况下，基于所述第一图像确定第二图像以及所述第一图像和所述第二图像之间的坐标映射参数，其中，所述第一图像为待构建桥梁的表观原始图像，所述第二图像为所述第一图像的预览图；

12、第一候选区域提取模块，用于将所述第二图像输入视觉语义分析模型，以得到所述视觉语义分析模型输出的第一候选数据集，其中，所述第一候选数据集包括可检查结构表面区域和至少一个粗候选区域；所述粗候选区域位于所述可检查结构表面区域内或与可检查结构表面区域相交，且被判断为可能包含至少一种病害类别的搜索区域；

13、第二候选区域提取模块，用于基于所述坐标映射参数将所述粗候选区域恢复到所述第一图像的原图坐标系中，对恢复的所述粗候选区域扩展得到对应的局部复核区域，并将所述第一图像按所述局部复核区域进行裁剪，得到每个所述粗候选区域对应的第三图像，将每个所述粗候选区域对应的所述第三图像以及对应的病害类别集合输入视觉语义分析模型，以得到所述视觉语义分析模型输出的第二候选数据集；其中，所述第二候选数据集包括局部候选区域、局部候选区域的病害类别，以及，所述病害类别集合中病害类别的类别化定位描述和定位启动标志值；

14、第三候选区域提取模块，用于筛选出所述定位启动标志值为第一预设标志值的目标病害类别，并确定所述目标病害类别对应的所述类别化定位描述以及所述第三图像，将所述目标病害类别及其对应的所述类别化定位描述以及所述第三图像输入至文本条件目标定位模型，以得到所述文本条件目标定位模型输出的第三候选数据集，其中，所述第三候选数据集包括多个类别化定位候选区域；

15、图像块提取模块，用于将所述第一候选数据集、所述第二候选数据集和所述第三候选数据集中的候选区域统一至所述原图坐标系中进行多源候选融合，得到融合候选区域，根据所述融合候选区域，确定所述待构建桥梁的表观图像块。

16、本技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器和用于与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被至少一个所述处理器执行，以使至少一个所述处理器执行如本技术第一方面所述的一种桥梁表观图像块构建方法。

17、本技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如本技术第一方面所述的一种桥梁表观图像块构建方法。

18、需要注意的是，本技术的第二方面至第四方面与现有技术之间的有益效果与上述的一种桥梁表观图像块构建方法与现有技术之间的有益效果相同，此处不再细述。

19、本技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。