一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法技术

本发明专利技术公开一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法，包括如下步骤：S1、设置临时保护支撑；S2、扫描点云并进行数据处理；S3、设置裂缝识别模块；S4、设置倾斜率识别模块；S5、设置沉降量识别模块；S6、设置应变识别模块；S7、预警评估；S8、安全纠偏。本发明专利技术通过实时扫描获取的精确点云数据，监测模块对纠偏加固过程中倾斜率的改变以及可能会产生的裂缝破坏、沉降破坏、应变破坏进行监测，避免了人工监测方式以及半人工半机械操作方式带来的误差与施工安全性问题，使纠偏准确度、监测效率、结构安全性得到提升。在不对碑石文物本体造成二次损伤的情况下，通过信息化监测方式，确保易损碑石文物纠偏加固过程的安全性、有效性和易行性。行性。行性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法


[0001]本专利技术属于古建筑保护修缮领域，具体涉及一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法。

技术介绍

[0002]碑石文物遗产是传统建筑遗产中的重要组成部分，凝聚了社会发展与时代积淀的匠作文化成果，但由于现有的碑石文物遗产多数为露天保存，通常体量较高，高宽比较大，易受地基沉降、地震破坏、人为毁坏、植物滋生等外在因素影响，甚至缺乏围栏或玻璃遮挡等保护措施，这些碑石文物常有不同程度的倾斜残损，有的濒临倒塌。且碑石文物通常已有百年甚至千年的历史，石材的材料性能已因累积损伤有所退化，纠偏过程中存在较多安全隐患，一旦由于纠偏措施不当而产生新的裂缝，极易导致脆性破坏，存在损毁的风险。在当前碑石文物的纠偏加固过程中，目前的纠偏技术主要通过人工测量、或在文物本体上安装传感器与电缆等方式进行实时监测，存在精度受限、文物本体的潜在破坏特征难以察觉、安装传感器可能会对文物本体造成二次损伤的问题，因此需要更为智能、高效、合理的监测方式确保碑石文物在安全状态下进行纠偏加固。
[0003]卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeural Networks)，是深度学习(deep learning)的代表算法之一，基于CNN技术的损伤识别检测具有环境适应性强、干扰影响小、识别精度高的特征。
[0004]针对上述提出的问题，现设计一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法，在不对碑石文物本体造成二次损伤的情况下，通过高效、高识别度、高精度的智能信息化实时监测方式，确保易损碑石文物纠偏加固过程的安全性、有效性和易行性。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0007]一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法，包括如下步骤：
[0008]S1、设置临时保护支撑；
[0009]S2、扫描点云并进行数据处理；
[0010]S3、设置裂缝识别模块；
[0011]S4、设置倾斜率识别模块；
[0012]S5、设置沉降量识别模块；
[0013]S6、设置应变识别模块；
[0014]S7、预警评估；
[0015]S8、安全纠偏。
[0016]所述S1具体为：纠偏施工前对倾斜文物设置钢架临时支撑装置，临时支撑装置与倾斜碑石文物的连接处采用柔性泡沫填充剂进行连接支撑。
[0017]所述S2具体为：通过三维激光扫描仪对倾斜碑石文物进行扫描，采集倾斜碑石文物及其周边环境的初始点云数据，在收集的初始点云数据中设立垂直于水平地面的三维直角坐标系，以倾斜碑石文物地面上的某一几何角点为坐标原点，分别测得倾斜碑石文物的每个垂直立面与水平地面之间的倾角，以测得的最小的锐角方向为主要倾斜方向，而后进行点云数据预处理与数据扩增。
[0018]所述S7具体为：根据碑石文物的现状情况，设定倾斜碑石文物纠偏实时监测系统中倾斜率识别模块，沉降量识别模块以及应变识别模块的相应预警评估指标。
[0019]进一步的，所述S3具体为：对预处理后的倾斜碑石文物点云数据的碑石文物表面裂缝特征进行标定，根据标定后的图像构建样本数据库，并划分训练集与验证集，基于Faster
‑
R
‑
CNN多目标检测算法在测试集上对碑石文物的裂缝特征进行识别，训练并更新神经网络，而后根据验证集数据得到该碑石文物裂缝识别的最优算法模型，通过最优算法模型识别并监测纠偏过程中裂缝宽度是否扩张以及纠偏过程中文物是否产生新的裂缝。
[0020]进一步的，所述S4具体为：选取倾斜碑石文物主要倾斜方向的垂直地面的几何表面，设置若干组倾斜率监测虚拟靶向点，设置最优算法模型的孪生网络，采用孪生网络对预设的倾斜率监测虚拟靶向点进行学习并更新模型，从而可以有效识别倾斜率监测虚拟靶向点，通过倾斜率监测虚拟靶向点之间的几何关系监测纠偏加固过程中的实时倾斜率。
[0021]进一步的，所述S4中纠偏加固过程中的实时倾斜率的操作过程为：在倾斜碑石文物主要倾斜方向的垂直面设置倾斜率虚拟靶向点A1(x1，y1，z1)在纠偏开始前t0时刻为坐标(0，0，0)，选取在同一垂直平面上坐标为(x2，y2，z2)的靶向点A2，倾斜率k
A1，A2
＝主倾斜方向坐标差值/(z2‑
z1)＝纠偏前所测倾斜率k0，则t1、t2，t3…
t
n
时刻的实时倾斜率则为k1、k2，k3…
k
n
。
[0022]进一步的，所述S4设置倾斜率识别模块中，若倾斜碑石文物为不规则形体或垂直地面的表面为向上逐渐收分的形状，则在点云数据预处理的过程中同时建立辅助观测的规则形体，在虚拟形体中设置倾斜率观测靶点。
[0023]进一步的，所述S5具体为：选取倾斜碑石文物临近地面的水平表面以及碑石文物的垂直立面上，根据孪生网络设置若干组沉降量监测虚拟靶向点，通过沉降量监测虚拟靶向点不同时间差内的竖直位移数值监测倾斜碑石文物纠偏过程中的土体沉降量与沉降速率，文物的相邻角点差异沉降率以及纠偏结束之后碑石文物的后期沉降量。
[0024]进一步的，所述S6具体为：选取临时支撑装置与碑石文物的交接处，根据孪生网络设置若干组应变监测虚拟靶向点，应变数据通过测量临时支撑装置表面的应变监测虚拟靶向点在纠偏过程中产生的位移进行换算，选取临时支撑装置上的任意一个构件，在纠偏开始前t0时刻，设置任意区域内，靠近的两个应变监测虚拟靶向点B1(a0，b0，c0)与B2(c0，d0，f0)，t1时刻B1坐标为(a1，b1，c1)，B2坐标为(c1，d1，f1)，该应变监测虚拟靶向点(12)代表的等效应变为：
[0025][0026]通过这一数值在t1、t2，t3…
t
n
时刻内的变化，监测倾斜碑石文物在纠偏过程中是否因材料退化或外在原因产生突发性破坏。
[0027]进一步的，所述S8具体为：设定监测时间点为t1、t2，t3…
t
n
，纠偏过程中每小时进行一次扫描，所得的高精度点云数据传入倾斜碑石文物纠偏实时监测系统，根据实时监测数据，对倾斜碑石文物在纠偏过程中可能会产生的裂缝破坏、沉降量、倾斜率以及可能产生的其他应变破坏进行监测，确保碑石文物在安全状态下进行纠偏。
[0028]本专利技术的有益效果：
[0029]1、本专利技术提出的基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法，通过实时扫描获取的精确点云数据，四个监测模块对纠偏加固过程中倾斜率的改变以及可能会产生的裂缝破坏、沉降破坏、应变破坏进行监测，避免了传统的人工监测方式以及半人工半机械操作方式带来的误差与施工安全性问题，使纠偏准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、设置临时保护支撑；S2、扫描点云并进行数据处理；S3、设置裂缝识别模块；S4、设置倾斜率识别模块；S5、设置沉降量识别模块；S6、设置应变识别模块；S7、预警评估；S8、安全纠偏。所述S1具体为：纠偏施工前对倾斜文物设置钢架临时支撑装置(1)，临时支撑装置(1)与倾斜碑石文物的连接处采用柔性泡沫填充剂(2)进行连接支撑；所述S2具体为：通过三维激光扫描仪(3)对倾斜碑石文物进行扫描，采集倾斜碑石文物及其周边环境的初始点云数据(4)，在收集的初始点云数据(4)中设立垂直于水平地面的三维直角坐标系，以倾斜碑石文物地面上的某一几何角点为坐标原点，分别测得倾斜碑石文物的每个垂直立面与水平地面之间的倾角，以测得的最小的锐角方向为主要倾斜方向，而后进行点云数据预处理与数据扩增；所述S7具体为：根据碑石文物的现状情况，设定倾斜碑石文物纠偏实时监测系统(5)中倾斜率识别模块(7)，沉降量识别模块(9)以及应变识别模块(11)的相应预警评估指标。2.根据权利要求1所述的一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法，其特征在于，所述S3具体为：对预处理后的倾斜碑石文物点云数据的碑石文物表面裂缝特征进行标定，根据标定后的图像构建样本数据库，并划分训练集与验证集，基于Faster
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R
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CNN多目标检测算法在测试集上对碑石文物的裂缝特征进行识别，训练并更新神经网络，而后根据验证集数据得到该碑石文物裂缝识别的最优算法模型(13)，通过最优算法模型(13)识别并监测纠偏过程中裂缝宽度是否扩张以及纠偏过程中文物是否产生新的裂缝。3.根据权利要求1所述的一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法，其特征在于，所述S4具体为：选取倾斜碑石文物主要倾斜方向的垂直地面的几何表面，设置若干组倾斜率监测虚拟靶向点(8)，设置最优算法模型(13)的孪生网络(14)，采用孪生网络(14)对预设的倾斜率监测虚拟靶向点(8)进行学习并更新模型，从而可以有效识别倾斜率监测虚拟靶向点(8)，通过倾斜率监测虚拟靶向点(8)之间的几何关系监测纠偏加固过程中的实时倾斜率。4.根据权利要求3所述的一种基于CNN的倾斜碑石文物纠偏加固实时监测方法，其特征在于，所述S4中纠偏加固过程中的实时倾斜率的操作过程为：在倾斜碑石文物主要倾斜方向的垂直面设置倾斜率虚拟靶向点A1(x1，y1，z1)在纠偏开始前t0时刻为坐标(0，0，0)，选取在同一垂直平面上...

【专利技术属性】
技术研发人员：淳庆，林怡婕，张承文，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：