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题名基于计算机视觉的混凝土表观裂缝识别和宽度测量
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作者
王文斌
王啸霆
王涛
陈曦
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机构
中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室
地震灾害防治应急管理部重点实验室
北京市建筑设计研究院有限公司
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出处
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2024年第3期41-51,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFE0198900)
国家自然科学基金项目(52108482)。
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文摘
对钢筋混凝土(reinforcement concrete, RC)结构表观裂缝的高效识别可以为结构震损快速评估提供佐证。无论在地震现场还是实验室环境,此类工作均表现出量大、重复的特征,适合利用计算机视觉技术完成,以弥补人工方式低效、不确定性强的劣势。以消费级相机输出图像作为数据源,融合U-Net和VGG-16构造适用于混凝土表观裂缝识别的卷积神经网络(convolutional neuralnetwork, CNN)模型,依托多类型RC构件裂缝图像数据库完成模型训练和测试。利用形态学运算、Otsu阈值分割等技术进一步优化裂缝识别结果作为宽度测量的输入数据。为降低相机光轴与裂缝平面不垂直带来的裂缝宽度测量误差,通过特定靶标对原始图像进行透视误差校正,经检验,透视误差校正后的裂缝宽度测量的平均偏差最大可降低约25%。
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关键词
表观裂缝
计算机视觉
裂缝识别
裂缝宽度测量
透视误差校正
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Keywords
apparent crack
computer vision
crack detection
crack width measurement
perspective error correction
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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