[发明专利]基于人工智能的混凝土预制构件结构形变测量方法与系统

说明书

本发明涉及人工智能、建筑领域，具体涉及一种基于人工智能的混凝土预制构件结构形变测量方法与系统，该方法包括以下步骤：对混凝土预制构件施加压力，采集混凝土预制构件形变过程视频；根据形变过程视频中每帧图像分别获得初始形变量分布图、形变量关注图、位移分布图；将图像的形变量分布图、形变量关注图与目标位置的位移分布图堆叠后，输入神经网络分析得到目标位置形变量的权重掩膜，根据权重掩膜对形变量分布图上对应元素进行加权求和得到目标位置预测形变量；根据每帧图像所有目标位置的预测形变量，得到最终形变量分布图。本发明提高了混凝土预制构件结构形变测量效率和测量精度。

技术领域

本申请涉及人工智能、建筑领域，具体涉及一种基于人工智能的混凝土预制构件结构形变测量方法与系统。

背景技术

混凝土预制构件在建筑或土木工程领域应用广泛，高质量的混凝土预制构件是高质量工程项目必不可缺的一部分，因此当混凝土预制构件在出厂之后往往需要进行结构性能的抽检，例如检测构件的承载力、挠度、抗弯性等指标数据，利用这些数据来评估构架的结构性能，这些指标数据的获取都需要使构件受力产生形变，通过测量形变量进而获得检测结构性能所需的指标数据。

在获取指标数据时往往通过给构件施加载荷，使构件变形，通过传感器或者人工测量来采集相关数据，进而计算各种指标数据，评估结构性能，但是该方法效率较低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的混凝土预制构件结构形变测量方法，所采用的技术方案具体如下：

对混凝土预制构件施加压力，采集混凝土预制构件形变过程视频；

根据形变过程视频测量每帧图像与其前一帧图像中匹配角点的差值得到每帧图像的初始形变量分布图；根据匹配角点的位置对每帧图像重新赋值得到每帧图像的形变量关注图；

在每帧图像上确定目标位置，根据图像上其他位置像素与目标位置像素坐标的差值得到目标位置的位移分布图；将图像的形变量分布图、形变量关注图与目标位置的位移分布图堆叠后，输入神经网络分析得到目标位置形变量的权重掩膜，根据权重掩膜对形变量分布图上对应元素进行加权求和得到目标位置预测形变量；根据每帧图像所有目标位置的预测形变量，得到实际形变量分布图。

优选地，根据形变过程视频中每帧图像的最终形变量分布图得到混凝土预制构件不同位置在不同时刻的形变量，对混凝土预制构件不同位置在不同时刻的形变量进行分析，得到混凝土预制构件的挠度、应力。

优选地，将图像的形变量分布图、形变量关注图与目标位置的位移分布图堆叠后，输入神经网络分析得到目标位置形变量的权重掩膜包括：将当前分析图像、当前分析图像前一帧图像、当前分析图像后一帧图像的形变量分布图、形变量关注图与目标位置的位移分布图堆叠后，输入神经网络得到目标位置形变量的权重掩膜。

优选地，在混凝土预制构件的侧面安装高清相机，采集混凝土预制构件形变过程视频。

优选地，初始形变量分布图中匹配角点的像素值为匹配角点的差值，非匹配像素的像素值为随机数值。

本发明还提供了一种基于人工智能的混凝土预制构件结构形变测量系统，其特征在于，该系统包括：

视频数据获取模块，用于对混凝土预制构件施加压力，采集混凝土预制构件形变过程视频；

图像数据处理模块，用于根据形变过程视频测量每帧图像与其前一帧图像中匹配角点的差值得到每帧图像的初始形变量分布图；根据匹配角点的位置对每帧图像重新赋值得到每帧图像的形变量关注图；