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申请/专利权人：四川省禾力建设工程检测鉴定咨询有限公司

摘要：本发明建筑工程智能检测领域，具体涉及一种适用于建筑工程质量的楼房沉降检测方法及相关产品，方法包括获取训练数据，并通过图像处理技术对采集数据进行处理，并进行处理后去噪后的差异图像，然后通过提取去噪后差异图像的特征向量，构建SVR模型，并通过训练样本进行迭代训练，最终获得训练后的支持向量回归模型；本发明通过多源数据融合和图像处理技术，实现了对楼房沉降的高精度实时监测，利用SVR模型进行沉降预测，能够精确反映楼房的沉降趋势。

主权项：1.一种适用于建筑工程质量的楼房沉降检测方法，其特征在于，包括：获取训练数据，训练数据包括采集数据和实际数据；通过图像处理技术对采集数据进行处理，获得不同时刻间楼房沉降的差异图像，并通过纹理变化和形状变化与相似度获得精确的最终差异图像；将最终差异图像分解为多个尺度和方向的低频子带和高频子带，并对高频子带进行自适应阈值处理，获得去噪后的差异图像；提取去噪后的差异图像的特征向量，并与实际数据组建训练样本；构建SVR模型，并通过训练样本迭代训练获得最终的模型参数；通过最终的模型参数获得训练后的支持向量回归模型；获得实时采集数据，并处理实时采集数据和采集数据后输入至支持向量回归模型，获得预测结果；其中，采集数据使用的采集设备包括：激光雷达、惯性检测单元、BDS采集单元和多光谱相机；采集数据的种类包括：三维点云信息、姿态信息、位置信息和多光谱图像信息；实际数据为实际测量的楼房沉降值；获取采集数据的方法包括：通过采集设备采集对应的数据，并对多源数据进行融合，获得融合数据；设定质量阈值，并计算融合数据的综合质量评分；若综合质量评分低于质量阈值，则调整采集参数；若综合质量评分不低于质量阈值，则计算融合数据的波动强度；设定波动阈值，若波动强度大于波动阈值，则重新获取参数；若波动强度不大于波动阈值，则输出融合数据作为采集数据；其中，对三维点云数据进行PCA处理并获得三维点云特征向量，将姿态信息作为姿态特征向量，将位置信息作为位置特征向量，通过CNN提取多光谱图像信息获得多光谱特征向量；对三维点云特征向量、姿态特征向量、位置特征向量和多光谱特征向量进行标准化处理，获得对应的标准化向量、、和；获得融合数据，其中，、、和为对应信息的权重；融合数据的综合质量评分，其中，为噪声水平，为数据完整性，为设备稳定性，为噪声水平对应的权重，为数据完整性对应的权重，为设备稳定性对应的权重；采集参数包括采样率和分辨率，若，则调整采样率和分辨率，，其中，为质量阈值，为采样率的调整系数，为分辨率的调整系数，为采样率的调整幅度，为分辨率的调整幅度；波动强度，其中，为相邻采集时刻的激光雷达的采集数据，为相邻采集时刻的惯性测量单元的采集数据，为相邻采集时刻的BDS采集单元的采集数据，为相邻采集时刻的多光谱相机的采集数据；其中，差异图像的获得方法包括：通过图像处理技术将融合数据转换为图像形式，生成初始图像；任选两个不同时刻的初始图像；通过灰度共生矩阵提取初始图像的纹理特征，并确定两个不同的初始图像的纹理变化；通过主动轮廓模型提取初始图像的形状特征，并确定两个不同的初始图像的形状变化；通过相干系数法确定两个图像之间的相似度；将纹理变化、形状变化和相似度加权求和，获得差异图像；其中，纹理特征包括对比度、能量、熵和均匀性，其中，表示灰度值为和的像素对在特定距离和角度下的共现频率；像素点的纹理变化，为时间点的第个纹理特征在像素点的值，为时间点的第个纹理特征在像素点的值，为第个纹理特征的权重，分别代表对比度、能量、熵和均匀性；形状特征的获取方法包括：初始化闭合曲线，其中表示曲线上的点；确定总能量函数，其中，为用于约束曲线的光滑性的内部能量，为用于吸引曲线靠近图像的边缘的外部能量，为用于控制曲线的弹性的权重参数，为用于控制曲线的刚性的权重参数；通过迭代优化最小化总能量函数，使得曲线逐渐逼近图像的边缘，优化函数为，其中，为学习率，为第次迭代时曲线的位置，为第次迭代时曲线的位置；经过多次迭代，曲线收敛到图像的边缘，提取获得的形状特征；像素点的形状变化，为时间点的形状特征在像素点的值，为时间点的形状特征在像素点的值；相干系数，和为像素点的领域范围，和为时间点和的第像素点的像素值；获得最终差异图像，其中，和为融合纹理和形状变化与相干系数的权重系数。

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