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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明公开了一种基于探地雷达与机器学习的钢筋隐蔽工程智能定位方法，包括如下步骤：（1）、数据实时采集：在地铁站施工主体设施完成之后，使用SIR‑3000探地雷达采集钢筋雷达波数据；（2）、采集数据预处理：采用去噪算法去除采集钢筋雷达波数据中直达波噪声与地面反射波的干扰噪声，通过Python程序分别提取对应的图像至训练集和测试集文件中，提取对应的图像内容包括：探地雷达数据原图、标签、掩膜、种类；同时生成文件的路径列表，为后续提取特征数据提供路径指引。本发明将钢筋构件的无损检测结果自动独立储存至Excel表格中，利用Dynamo参数化建模手段以BIM数字模型方式呈现，其信息化程度高，实时性强，共享性突出。
主权项：1.一种基于探地雷达与机器学习的钢筋隐蔽工程智能定位方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）、数据实时采集：在地铁站施工主体设施完成之后，使用探地雷达采集钢筋雷达波数据；（2）、采集数据预处理：采用去噪算法去除采集钢筋雷达波数据中直达波噪声与地面反射波的干扰噪声，通过程序分别提取对应的图像至训练集和测试集文件中，提取对应的图像内容包括：探地雷达数据原图、标签、掩膜、种类；同时生成文件的路径列表，为后续提取特征数据提供路径指引；（3）、钢筋定位检测：通过OpenCV2来完成探地雷达图像的读取和写入，并将读取输入的图像信息送入MaskRCNN模型中分割提取钢筋目标双曲线特征，并利用最小二乘法进行曲线拟合，进而得到双曲线并提取顶点的坐标点，根据钢筋在图像中的相对位置进行空间数据的输出；（4）、分类储存钢筋数据：根据不同结构钢筋保护层厚度不同的特性，确定板、柱、墙分别对应的钢筋雷达波数据，生成保存至对应数据文件中；使用探地雷达图像生成时间间距，确定横筋与纵筋，生成保存至对应数据文件中；（5）、数模分离：通过Dynamo参数化工具将数据文件中的钢筋空间数据进行三维空间几何投射，将钢筋空间数据与BIM技术相结合，对地铁工程中钢混成型结构中的钢筋逆向重构，钢筋空间数据与模型之间映射，形成可视化GPRtoBIM模型，实现在役建筑构件整体健康监测信息的共享。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 基于探地雷达与机器学习的钢筋隐蔽工程智能定位方法
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