[发明专利]一种混凝土桥梁裂缝的自动检测方法和预测方法

摘要

本文发明涉及一种混凝土桥梁裂缝的自动检测方法和预测方法。本发明结合了数字图像处理、机器学习和计算机视觉的相关经典算法，尤其是创造出的灰度空间多尺度特征组，使本发明即使是在路面状况十分复杂的情况下，十分细小的裂缝都可以检测出来，解决了现有技术中存在的数字图像处理对于裂缝图像对比度比较低，裂缝细小根本检测不到的问题；机器学习依赖于裂缝分割，一旦裂缝分割失败，提取的特征错误；以及都不能对桥梁裂缝进行预测的问题；另外根据检测出的裂缝的区域，结合计算机视觉的图像拼接技术，构建裂缝密度地图，结合先验知识，可以得到裂缝比较严重的区域，该区域预示着桥梁可能发生断裂或者发生危险事故，从而完成预测。

主权项

1.一种混凝土桥梁裂缝的自动检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集桥梁路面数据集：采集桥梁路面状况视频，再将视频序列转变为图像序列，得到原始图像；S2、用鲁棒的线段探测器定位裂缝所占区域：将S1采集到的所有原始图像裁剪成像素为15*15的图像块，运用鲁棒的线段探测器在每个图像块中拟合一条线段，通过图像块中是否存在拟合出来的线段，来定位裂缝所占区域；S3、提取裂缝灰度空间多尺度特征，组成灰度空间多尺度特征组：根据定位到的裂缝所占区域，提取裂缝所占区域的灰度空间多尺度特征，包括基于灰度的特征、基于梯度的特征和多尺度空间特征；将提取的灰度空间多尺度特征组合在一起，形成灰度空间多尺度特征组；S4、用机器学习分类器确定裂缝：将S3组合成的灰度空间多尺度特征组输入至机器学习分类器中，机器学习分类器就根据输入的特征，利用概率进行计算，概率最大的那些地方就认为是裂缝。