本申請涉及機器視覺，尤其涉及一種基于機器視覺的橋梁結構損傷識別方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在橋梁結構健康監(jiān)測領域，機器視覺技術作為一種非接觸、高效率的檢測手段，近年來得到了廣泛的應用?，F(xiàn)有的基于機器視覺的橋梁結構損傷識別技術仍存在一些挑戰(zhàn)。一方面，橋梁結構損傷的類型和形態(tài)多樣，包括裂縫、腐蝕、變形等，這些損傷在機器視覺圖像中的表現(xiàn)形式也各不相同。另一方面，由于橋梁結構的復雜性和多樣性，機器視覺圖像中的背景噪聲和干擾因素也較多，這給損傷識別帶來了較大的困難。傳統(tǒng)的機器視覺損傷識別方法通常是通過將待識別圖像與已有的損傷特征庫進行對比，來實現(xiàn)對損傷的識別和分類。然而，這種方法存在明顯的局限性。當待識別圖像中的損傷特征與已有特征庫中的特征不匹配時，這種方法往往無法準確識別出損傷，從而導致漏檢或誤檢的情況。特別是在面對未知或新穎的損傷類型時，這種方法的可靠性更是大打折扣。因此，需要一種新的基于機器視覺的橋梁結構損傷識別技術，該技術能夠克服傳統(tǒng)方法的局限性，提高損傷識別的準確性和可靠性。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本申請實施例提供一種基于機器視覺的橋梁結構損傷識別方法及系統(tǒng)。本申請的技術方案是這樣實現(xiàn)的：

2、第一方面，本申請實施例提供一種基于機器視覺的橋梁結構損傷識別方法，包括：采集待識別橋梁結構的機器視覺圖像；對所述機器視覺圖像中的圖像分塊進行圖像隱式表示提取，得到所述圖像分塊對應的t個圖像隱式表示，其中，t∈(0,+∞)；t個所述圖像隱式表示用以表示不同類型的特征，所述圖像分塊是對所述機器視覺圖像進行分塊劃分獲得的；對t個所述圖像隱式表示進行合并，得到所述圖像分塊對應的合并隱式表示，對所述合并隱式表示進行適應性特征集成，得到用以突出表征所述合并隱式表示的適應性隱式表示；對所述機器視覺圖像對應的圖像塊連通性矩陣和所述圖像分塊對應的輸出隱式表示進行逐級合并，得到所述圖像分塊對應的合并隱式表示；所述輸出隱式表示是通過所述適應性隱式表示和所述合并隱式表示進行獲取，所述圖像塊連通性矩陣用以表征所述圖像分塊之間的相似度；根據(jù)所述合并隱式表示對所述圖像分塊進行橋梁結構損傷識別，得到圖像分塊損傷識別結果，根據(jù)各個圖像分塊的圖像分塊損傷識別結果得到所述待識別橋梁結構的損傷識別結果。

3、第二方面，本申請?zhí)峁┮环N計算機系統(tǒng)，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)以上所述方法中的步驟。

4、本申請的有益效果至少包括：本申請獲取需要完成橋梁結構損傷識別的機器視覺圖像中的圖像分塊，獲取用以表示圖像分塊的不同類型特征的t個圖像隱式表示和機器視覺圖像對應的圖像塊連通性矩陣；然后，根據(jù)圖像分塊對應的t個圖像隱式表示和圖像塊連通性矩陣，得到圖像分塊對應的合并隱式表示。合并隱式表示用以對圖像分塊進行橋梁結構損傷識別，進而對機器視覺圖像進行橋梁結構損傷識別，得到識別結果。本申請對機器視覺圖像進行橋梁結構損傷識別，不是將機器視覺圖像與已有損傷特征進行對比，當已有特征不能覆蓋未知損傷情況時，本申請也能采用上述實現(xiàn)過程對機器視覺圖像進行橋梁結構損傷識別，增加了橋梁結構損傷識別的可靠性。

5、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，而非限制本申請的技術方案。

技術特征：

1.一種基于機器視覺的橋梁結構損傷識別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，t個所述圖像隱式表示包括紋理隱式表示；

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對t個所述圖像隱式表示進行合并，得到所述圖像分塊對應的合并隱式表示，對所述合并隱式表示進行適應性特征集成，得到用以突出表征所述合并隱式表示的適應性隱式表示，包括：

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，h個所述適應性執(zhí)行特征包括索引特征、輸出特征和請求特征；

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述機器視覺圖像對應的圖像塊連通性矩陣和所述圖像分塊對應的輸出隱式表示進行逐級合并，得到所述圖像分塊對應的合并隱式表示，包括：

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，v個所述逐級合并子模塊包括逐級合并子模塊cb，其中b表示逐級合并子模塊的序號，b不大于v；所述在v個所述逐級合并子模塊中，基于所述機器視覺圖像對應的圖像塊連通性矩陣和所述圖像分塊對應的特征提取隱式表示，得到v個所述逐級合并子模塊分別對應的分級隱式表示，包括：

7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述圖像分塊的數(shù)量為m個，m個所述圖像分塊包括目標圖像分塊，m∈(1,+∞)；所述機器視覺圖像對應的圖像塊連通性矩陣包括所述目標圖像分塊分別針對m個所述圖像分塊的連通性參量；所述圖像分塊對應的特征提取隱式表示包括所述目標圖像分塊對應的特征提取隱式表示；

8.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述合并隱式表示對所述圖像分塊進行橋梁結構損傷識別，得到圖像分塊損傷識別結果，包括：

9.根據(jù)權利要求8所述的方法，其特征在于，所述規(guī)范化損傷特征包括y個損傷類別分別對應的支持度，y∈(1,+∞)；所述根據(jù)所述規(guī)范化損傷特征對所述圖像分塊進行橋梁結構損傷識別，得到圖像分塊損傷識別結果，包括：

10.一種計算機系統(tǒng)，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)權利要求1至9任一項所述方法中的步驟。

技術總結
本申請?zhí)峁┮环N基于機器視覺的橋梁結構損傷識別方法及系統(tǒng)，獲取需要完成橋梁結構損傷識別的機器視覺圖像中的圖像分塊，獲取用以表示圖像分塊的不同類型特征的t個圖像隱式表示和機器視覺圖像對應的圖像塊連通性矩陣；根據(jù)圖像分塊對應的t個圖像隱式表示和圖像塊連通性矩陣，得到圖像分塊對應的合并隱式表示。合并隱式表示用以對圖像分塊進行橋梁結構損傷識別，進而對機器視覺圖像進行橋梁結構損傷識別，得到識別結果。本申請對機器視覺圖像進行橋梁結構損傷識別，不是將機器視覺圖像與已有損傷特征進行對比，當已有特征不能覆蓋未知損傷情況時，也能采用上述實現(xiàn)過程對機器視覺圖像進行橋梁結構損傷識別，增加了橋梁結構損傷識別的可靠性。

技術研發(fā)人員：鄧長軍,任東華,胡安慶,劉綱,陳名才,李闖,趙炯,孫瑞,袁浩,劉柯,孫博,馬珅,孫攀
受保護的技術使用者：中鐵西南科學研究院有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/9/26