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申请/专利权人：北京工业大学;北京建工四建工程建设有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习和增强现实的混凝土缺陷检测与管理方法，包括：模型训练，训练基于深度学习的混凝土表观缺陷分类模型；图像采集和图像预处理模块，用于收集工程现场的混凝土图像数据，并对所采集的图像进行裁剪、缩放和归一化；表观缺陷检测分类模块，应用训练好的混凝土缺陷分类模型，对采集到的混凝土图像进行检测，准确判断混凝土质量问题的类型。增强现实反馈模块，使用户可以更加直观地感知混凝土质量问题的情况；质量信息管理模块，将检测结果进行记录并进行管理。本发明创新集成深度学习和增强现实技术，帮助现场人员快速准确判别混凝土缺陷，另一方面，通过一站式质量信息管理模块，提高了混凝土质量管理的效率和反馈速度。

主权项：1.一种基于深度学习和增强现实的混凝土表观缺陷检测与管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1，深度学习模型训练与部署，将训练集输入到卷积神经网络模型中进行训练，并用测试集进行测试，得到混凝土缺陷检测和分类模型；将训练的模型转化为ONNX格式；转换完成后，将ONNX模型部署至Unity3D引擎；步骤2，创建图像采集与预处理模块，基于Unity3D引擎，编写脚本截取智能手机摄像头一帧图片，并编写脚本对该图像进行处理；编写脚本将摄像头采集到的图像数据调整为256×256像素分辨率，再截取其中心的224×224像素分辨率；根据Imagenet数据集的均值对像素值进行归一化，最后转换为Tensor格式；步骤3，创建表观缺陷检测与分类模块，基于Unity3D引擎，使用worker.Execute函数将Tensor数据输入深度学习模型，然后使用worker.CopyOutput函数来获取模型的输出结果并存储在一个张量对象中，将输出张量中的数据转换为浮点型数组，对输出结果进行解码，得到分类结果并储存；步骤4，创建增强现实反馈模块，分别建立蜂窝、裂缝、露筋的特征模型，将这些模型导入到Unity3D项目中，并设置为预制件prefab；基于ARFoundation开发包，将混凝土表观缺陷的分类结果与相应的特征模型相匹配，并在用户的视野范围内以增强现实的方式显示特征模型，感知混凝土质量问题；使用WorldspaceUI将质量问题的信息、成因和修复视频放置在增强现实环境中；用户在现实环境中直观地了解混凝土质量问题及其修复方法；步骤5，创建质量信息管理模块，基于Unity3D引擎，将检测和分类结果以及存在表观缺陷的构造位置相对应；编写C#脚本来实现混凝土轴号与缺陷检测结果的自动关联，并生成详细的缺陷信息表格；数据ID由系统根据当前时间自动生成；步骤6，编译打包发布在Android或IOS平台；步骤7，使用智能手机对施工现场混凝土进行巡检，将摄像头对准缺陷部位，点击识别按钮，自动检测存在的缺陷并将相应的缺陷模型以增强现实的方式显示，给出缺陷成因和解决方案，并查看增强现实环境中混凝土缺陷的特征模型及质量问题的信息、成因和修复视频；输入的混凝土轴号，关联输入的混凝土轴号和缺陷检测和分类结果来生成一个表格记录混凝土表观缺陷信息，便于记录和后续的返修工作。

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