(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210149563.1 (22)申请日 2022.02.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114241215 A (43)申请公布日 2022.03.25 (73)专利权人 广东建科交通工程质量检测中心 有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区先烈东 路121号 (72)发明人 孙杨勇　吴迪　 (74)专利代理 机构 广州渣津专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 44516 专利代理师 冯海玉 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 7/60(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G01N 21/88(2006.01) G01B 11/14(2006.01) (56)对比文件 CN 111402227 A,2020.07.10 CN 105784710 A,2016.07.20 审查员 董雪 (54)发明名称 一种桥梁表观裂缝非接触式检测方法及系 统 (57)摘要 本发明公开了一种桥梁表观裂缝非接触式 检测方法及系统， 获得第一桥梁的基础信息； 根 据所述基础信息选定第一检测区域， 获得第一车 流量影响系数； 根据第一车流量影 响系数和基础 信息获得第一图像集合； 根据所述基础信息生成 第一桥梁的非桥面构件采集规则， 基于非桥面构 件采集规则， 通过图像采集装置进行图像采集， 获得第二图像集合； 将第一图像集合、 第二图像 集合输入表观识别分类模型， 获得第一识别标识 结果； 基于第一识别标识结果进行裂缝物象比计 算， 获得带有位置标识的桥梁裂缝尺寸信息。 解 决了现有技术在进行桥梁的表观裂缝检测的过 程中， 存在检测成本高、 裂缝检测不够准确的技 术问题。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 114241215 B 2022.05.17 CN 114241215 B 1.一种桥梁表观裂缝非接触式检测方法， 其特征在于， 所述方法应用于桥梁智能检测 系统， 所述 桥梁智能检测系统与图像采集装置通信连接， 所述方法包括： 获得第一桥梁的基础信息， 其中， 所述基础信息包括所述第一桥梁的结构信息和历史 检测信息； 根据所述基础信息选定第一检测区域， 对所述第一检测区域进行车道车流密度检测， 获得第一车流 量影响系数； 根据所述第一车流量影响系数和所述基础信息确定所述第一桥梁的桥面图像采集时 间和采集路径， 获得第一图像集 合； 根据所述基础信 息生成所述第 一桥梁的非桥面构件采集规则， 基于所述非桥面构件采 集规则， 通过 所述图像采集装置进行图像采集， 获得第二图像集 合； 将所述第一图像集合、 所述第二图像集合输入表观识别分类模型， 获得第一识别标识 结果； 基于所述第 一识别标识结果进行裂缝物象比计算， 获得带有位置标识的桥梁裂缝尺寸 信息； 所述方法还 包括： 通过大数据进行桥梁图像采集， 获得第一训练图像集合， 其中， 所述第 一训练图像集合 中的每个图像均带有标识是否为裂缝的标识信息； 对所述第一训练图像集 合进行图像的预处 理， 获得第一处 理图像集 合； 将所述第一处理图像集合输入卷积神经网络， 当所述卷积神经网络的输出信 息与标识 是否为裂缝的标识信息一 致时， 则完成模型的构建， 获得 所述表观识别分类模型。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述基础信息获得 所述第一 桥梁的桥梁历史CT信息； 根据所述基础信息获得 所述第一 桥梁的桥梁历史裂缝检测分布信息； 获得所述第一 桥梁的历史维护记录； 基于所述桥梁历史CT信 息、 所述桥梁历史裂缝检测分布信 息和所述历史维护记录进行 区域分级标定， 获得第一区域分级标定结果； 基于所述第一区域分级标定结果进行 所述第一 桥梁的区域采集。 3.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述第二图像集 合输入所述表 观识别分类模型， 获得第一异常标定结果； 基于所述第一异常标定结果的图像位置信息， 通过所述图像采集装置进行图像采集， 获得第三图像集合， 其中， 所述第三图像集合中与所述第二图像集合同位置的图像采集角 度不同； 通过所述第 一异常标定结果和所述第 三图像集合进行裂缝物象比计算， 获得带有位置 标识的桥梁裂缝尺寸信息 。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据车道车流密度检测结果获得第一车流密度信息； 根据所述第一车流密度信息和所述第一桥梁的车道分布进行区域车道的封闭车流影 响评估， 获得 所述第一车流 量影响系数； 当所述第一车流量影响系数满足第 一预定阈值时， 对所述第 一桥梁的桥面车道进行分权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114241215 B 2区域封闭； 根据桥面车道的分区域封闭结果进行图像采集， 获得 所述第一图像集 合。 5.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述结构信息获得 所述第一 桥梁的第一 位置影响系数； 根据所述 桥梁历史CT信息进行 所述第一 位置影响系数修 正， 获得第一 修正影响系数； 根据所述历史维护记录进行维护关联区域评估， 获得第一区域评估结果； 根据所述第一修正影响系数、 所述第一区域评估结果、 所述桥梁历史裂缝检测分布信 息进行所述第一 桥梁的区域分级标定， 获得 所述第一区域分级标定结果。 6.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述带有位置标识的桥梁裂缝尺寸信 息进行所述第 一桥梁的裂缝密度评估， 获得 第一裂缝密度评估结果； 根据所述桥梁裂缝尺寸信 息进行裂缝尺寸的影响系数评估， 获得第 一裂缝尺寸影响评 估结果； 根据所述第 一裂缝密度评估结果、 所述第 一裂缝尺寸影响评估结果和所述第 一区域分 级标定结果获得区域标定值； 当所述区域标定值满足第 一预设标定阈值 时， 则对所述 区域标定值对应的区域进行预 警。 7.一种桥梁表 观裂缝非接触式检测系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 第一获得单元， 所述第一获得单元用于获得第 一桥梁的基础信 息， 其中， 所述基础信 息 包括所述第一 桥梁的结构信息和历史检测信息； 第一检测单元， 所述第一检测单元用于根据所述基础信息选定第一检测区域， 对所述 第一检测区域进行 车道车流密度检测， 获得第一车流 量影响系数； 第二获得单元， 所述第 二获得单元用于根据 所述第一车流量影响系数和所述基础信 息 确定所述第一 桥梁的桥 面图像采集时间和采集路径， 获得第一图像集 合； 第三获得单元， 所述第 三获得单元用于根据 所述基础信 息生成所述第 一桥梁的非桥面 构件采集规则， 基于所述 非桥面构件采集规则， 通过图像采集装置进 行图像采集， 获得第二 图像集合； 第四获得单元， 所述第 四获得单元用于将所述第一图像集合、 所述第二图像集合输入 表观识别分类模型， 获得第一识别标识结果； 第五获得单元， 所述第五获得单元用于基于所述第 一识别标识结果进行裂缝物象比计 算， 获得带有位置标识的桥梁裂缝尺寸信息； 第二十二获得单元， 所述第二十二获得单元用于通过大数据进行桥梁图像采集， 获得 第一训练图像集合， 其中， 所述第一训练图像集合中的每个图像均带有标识是否为裂缝 的 标识信息； 第二十三获得单元， 所述第 二十三获得单元用于对所述第 一训练图像集合进行图像的 预处理， 获得第一处 理图像集 合； 第一构建单元， 所述第一构建单元用于将所述第一处理图像集合输入卷积神经网络， 当所述卷积神经网络的输出信息与标识是否为裂缝的标识信息一致时， 则完成模型的构 建， 获得所述表观识别分类模型。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114241215 B 3