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申请/专利权人：中建八局发展建设有限公司;中国建筑第八工程局有限公司

摘要：本发明提供了一种高空大型钢结构施工后锈蚀度监测方法、介质及系统，属于高空大型钢结构技术领域，包括：采用可见光图像和超声图像的多模态分析,对大型钢结构施工质量进行全面监测。首先获取原始和监测时期的可见光和超声图像,并进行预处理。通过聚类分析,确定典型监测区域,并在喷涂柠檬酸溶液和清洗后采集不同时间点的可见光和超声图像。利用图像差分和特征提取,结合多模态加权分析,计算典型区域的锈蚀度。建立包含原始、监测区域图像及其锈蚀度的训练数据集,训练神经网络模型。最后,输入原始和监测图像,利用训练好的模型,输出整个钢结构表面的锈蚀度矩阵,全面评估施工质量。本发明能够全面、准确地评估高空大型钢结构的腐蚀状况。

主权项：1.一种高空大型钢结构施工后锈蚀度监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、获取高空大型钢结构施工后全部表面的可见光图像和超声图像，预处理得到原始可见光图像和原始超声图像；S02、获取监测时间段内的高空大型钢结构施工后全部表面的可见光图像和超声图像，预处理得到监测可见光图像和监测超声图像；S03、对所述监测可见光图像进行聚类分析，得到监测可见光图像的多个聚类中心区域；对所述监测超声图像进行聚类分析，得到监测超声图像的多个聚类中心区域；S04、获取所述监测可见光图像的多个聚类中心与所述监测超声图像的多个聚类中心区域的并集，作为典型区域集，包括多个典型区域；S05、在对典型区域集中的每个典型区域以喷雾的方式均匀喷涂柠檬酸溶液30分钟后，获取所述典型区域表面的可见光图像和超声图像，预处理得到第一可见光图像和第一超声图像；S06、在钢结构表面清洗和干燥后，获取所述典型区域表面的可见光图像和超声图像，预处理得到第二可见光图像和第二超声图像；S07、对于每个典型区域，建立区域图像集，包括原始区域图像、原始超声区域图像、监测区域图像、监测超声区域图像、第一可见光图像、第一超声图像以及第二可见光图像和第二超声图像，其中，所述原始区域图像和原始超声区域图像为所述典型区域在原始可见光图像和原始超声图像中对应区域的图像；所述监测区域图像、监测超声区域图像为素哟书典型区域在监测可见光图像和监测超声图像中对应区域的图像；S08、对于每个典型区域的区域图像集，利用所述第一可见光图像和第一超声图像、第二可见光图像和第二超声图像，采用图像差分和特征提取的方法,结合多模态加权分析的方式，计算所述典型区域的锈蚀度；S09、建立训练数据集，包括每个典型区域的区域图像集中的原始区域图像、原始超声区域图像、监测区域图像、监测超声区域图像以及所述典型区域的锈蚀度，训练一个神经网络模型，得到钢结构锈蚀度模型；S10、利用所述钢结构锈蚀度模型，输入所述原始可见光图像和原始超声图像以及所述监测可见光图像和监测超声图像，得到整个钢结构表面的锈蚀度矩阵，并输出。

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