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申请/专利权人:沈阳建筑大学
摘要:本发明涉及古建筑保护技术领域,具体为一种古建筑木结构裂缝智能识别方法及系统,包括以下步骤:基于多曝光成像设备,捕捉差异曝光水平的原始图像数据,对原始图像细节进行优化处理,并对目标裂缝区域进行局部对比度增强,生成裂缝视觉增强图。本发明中,通过结合多曝光成像技术和机器学习算法,提高了古建筑木结构裂缝识别的精度与效率,通过精细调整图像对比度和细节,提升了微小裂缝的可视化,使得初期损伤能够被即时捕捉,细化裂缝特征并利用迭代优化增强了裂缝识别的准确性,通过三维激光扫描技术获取的点云数据和曲面拟合算法,使裂缝的三维结构和深度测量更为准确,从而准确评估其对结构安全的影响。
主权项:1.一种古建筑木结构裂缝智能识别方法,其特征在于,包括以下步骤:基于多曝光成像设备,捕捉差异曝光水平的原始图像数据,对原始图像细节进行优化处理,并对目标裂缝区域进行局部对比度增强,生成裂缝视觉增强图;基于所述裂缝视觉增强图,配置YOLOv5模型的输入参数,对图像大小进行调整,匹配模型输入格式需求,并对调整后的图像进行多尺度特征提取,生成裂缝特征地图;基于所述裂缝特征地图,应用残差连接细化裂缝特征,迭代优化裂缝识别准确性,并通过深度网络层处理裂缝特征,验证裂缝识别的准确性,生成裂缝定位框;基于所述裂缝定位框,利用三维激光扫描技术,执行三维扫描,捕捉裂缝周围的几何变化,获得三维点云数据,数据包括裂缝的三维视图和细节点,生成三维裂缝模型;基于所述三维裂缝模型,分析所述三维点云数据,利用曲面拟合算法,识别裂缝的位置和尺寸,并对裂缝深度进行测量,生成裂缝深度指标;基于所述裂缝深度指标,对裂缝数据进行整合分析,分析裂缝位置、大小和潜在危险,并评估裂缝对古建筑木结构安全的影响,生成结构稳定性评估结果。
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百度查询: 沈阳建筑大学 一种古建筑木结构裂缝智能识别方法及系统
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