(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210784035.3 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人 港珠澳大桥管理局 地址 519000 广东省珠海市香洲区南屏镇 横龙路368号 申请人 中国航发北京航空材 料研究院 (72)发明人 闫禹　王鹏　戴圣龙　吴清发　 徐时贤　钱黄海　刘嘉　魏绍斌　 董禹飞　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 樊倩 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/62(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 5/00(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 混凝土缺陷识别方法、 装置、 计算机设备和 存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种混凝土缺陷识别方法、 装 置、 计算机设备、 存储介质和计算机程序产品。 所 述方法包括： 获取拍摄有混凝土的待识别图片， 并对待识别图片按照不同的图像尺寸进行切分 处理， 得到待识别图片对应的多个图像块集合； 多个图像块集合分别由不同图像尺寸的图像块 组成； 将多个图像块集合中包含的图像块， 分别 输入训练完成的与图像块集合对应的图像尺寸 匹配的多个混凝土缺陷检测模型， 通过多个混凝 土缺陷检测模型得到针对于待识别图片的多个 子混凝土缺陷识别结果； 对多个子混凝土缺陷识 别结果进行融合处理， 得到针对于待识别图片的 混凝土缺陷识别结果。 采用本方法能够提高缺陷 识别的准确率。 权利要求书2页 说明书15页 附图7页 CN 115239644 A 2022.10.25 CN 115239644 A 1.一种混凝 土缺陷识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取拍摄有混凝土的待识别图片， 并对所述待识别图片按照 不同的图像尺寸进行切分 处理， 得到所述待识别图片对应的多个图像块集合； 所述多个图像块集合分别由不同图像 尺寸的图像块组成； 将所述多个图像块集合中包含的图像块， 分别输入训练完成的与所述图像块集合对应 的图像尺寸匹配的多个混凝土缺陷检测模型， 通过所述多个混凝土缺陷检测模型得到针对 于所述待识别图片的多个子混凝 土缺陷识别结果； 对所述多个子混凝土缺陷识别结果进行融合处理， 得到针对于所述待识别图片的混凝 土缺陷识别结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述子混凝土缺陷识别结果包括通过所述 多个混凝土缺陷检测模型得到的， 针对于所述待识别图片的子 混凝土缺陷区域以及混凝土 缺陷类型； 所述对所述多个子混凝土缺陷识别结果进行融合处理， 得到针对于所述待识别图片的 混凝土缺陷识别结果， 包括： 按照所述混凝土缺陷类型， 对由不同的混凝土缺陷检测模型得到的子混凝土缺陷区域 进行匹配处 理， 获取匹配的子混凝 土缺陷区域组合； 对所述匹配的子混凝土缺陷区域组合进行融合处理， 得到针对于所述待识别图片的混 凝土缺陷区域。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述匹配的子混凝土缺陷区域组合 进行融合处 理， 得到针对于所述待识别图片的混凝 土缺陷区域， 包括： 获取所述匹配的子混凝土缺陷区域组合中包含的匹配子混凝土缺陷区域， 确定所述匹 配子混凝 土缺陷区域中， 任意两个匹配子混凝 土缺陷区域之间的交并比； 若所述交并比大于预先设定的交并比阈值， 则从所述任意两个匹配子混凝土缺陷区域 中， 删除缺陷区域 面积较小的匹配子混凝 土缺陷区域； 将保留的匹配子混凝 土缺陷区域， 作为所述混凝 土缺陷区域。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 混凝土缺陷识别结果包括混凝土缺陷区域 以及混凝 土缺陷类型； 所述得到针对于所述待识别图片的混凝 土缺陷识别结果之后， 还 包括： 当所述混凝土缺陷类型属于裂缝缺陷类型时， 从所述待识别图片中将所述混凝土缺陷 区域进行剪切， 得到裂缝缺陷区域图像； 从所述裂缝缺陷区域图像中提取 出裂缝轮廓图像； 根据所述裂缝轮廓图像， 得到对应的裂缝长度、 裂缝宽度以及裂缝面积。 5.根据权利要求1至4任一项所述的方法， 其特征在于， 所述将所述多个图像块集合中 包含的图像块， 分别输入训练完成的与所述图像块集合对应的图像尺寸匹配的多个混凝土 缺陷检测模型之前， 还 包括： 获取拍摄有混凝土的样本 图片， 对所述样本 图片按照预设图像尺寸进行切分处理， 得 到针对于所述样本图片的样本图像块， 以及所述样本图像块对应的缺陷类型标签以及缺陷 区域标签； 从所述样本图像块中获取训练图像块， 将所述训练图像块输入待训练 的混凝土缺陷检权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239644 A 2测模型， 通过所述待训练的混凝土缺陷检测模 型得到所述训练图像块对应的预测缺陷类型 以及预测缺陷区域； 根据所述训练图像块对应的缺陷类型标签与所述预测缺陷类型， 以及所述训练图像块 缺陷区域标签与所述预测缺陷区域， 对所述待训练的混凝土缺陷检测模型进行训练， 得到 训练完成的与所述预设图像尺寸匹配的混凝 土缺陷检测模型。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述得到训练完成的与 所述预设图像尺寸 匹配的混凝 土缺陷检测模型之后， 还 包括： 从所述样本图像块中， 获取用于对所述训练完成的与 所述预设图像尺寸匹配的混凝土 缺陷检测模型进行模型验证的验证图像块； 将所述验证图像块输入所述训练完成的与所述预设图像尺寸匹配的混凝土缺陷检测 模型， 利用所述验证图像块对应的缺陷类型标签以及缺陷区域标签， 对所述训练完成的与 所述预设图像尺寸匹配的混凝 土缺陷检测模型进行模型验证。 7.一种混凝 土缺陷识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 识别图片切分模块， 获取拍摄有混凝土的待识别图片， 并对所述待识别图片按照不同 的图像尺寸进行切分处理， 得到所述待识别图片对应的多个图像块集合； 所述多个图像块 集合分别由不同图像尺寸的图像块组成； 子识别结果获取模块， 用于将所述多个图像块集合中包含的图像块， 分别输入训练完 成的与所述图像块集合对应的图像尺寸匹配的多个混凝土缺陷检测模型， 通过所述多个混 凝土缺陷检测模型 得到针对于所述待识别图片的多个子混凝 土缺陷识别结果； 识别结果获取模块， 用于对所述多个子混凝土缺陷识别结果进行融合处理， 得到针对 于所述待识别图片的混凝 土缺陷识别结果。 8.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239644 A 3