一种基于无人机的建筑物表面裂缝几何参数测量方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于无人机的建筑物表面裂缝几何参数测量方法及系统，利用无人机获取待检测建筑物表面图片以及无人机与待检测建筑物的距离信息；利用基于多特征区域注意力的裂缝检测模型对待检测建筑物表面图片进行检测，输出裂缝检测结果图；构建裂缝几何参数测量算法，使用裂缝几何参数测量算法对裂缝检测结果图进行裂缝尺寸计算获得裂缝像素长度信息和裂缝像素最大宽度信息；根据裂缝像素长度信息、裂缝像素最大宽度信息以及无人机与待检测建筑物的距离信息得到建筑表面裂缝的实际长度和实际最大宽度，本发明专利技术实现无接触式裂缝测量，为后续是否采取修复措施提供依据。为后续是否采取修复措施提供依据。为后续是否采取修复措施提供依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的建筑物表面裂缝几何参数测量方法及系统


[0001]本专利技术属于建筑物健康检测
，具体属于一种基于无人机的建筑物表面裂缝几何参 数测量方法及系统。

技术介绍

[0002]桥梁、道路、房屋等民用基础设施在施工和使用过程中不可避免地会出现裂缝问题，裂缝 不断扩大将对结构造成损伤，从而影响建筑的安全性和耐久性。面对已建成的庞大建筑群，传 统的依靠肉眼和借助放大镜等裂缝检测方法效率低且检测精度不佳；而采用预埋式、接触式的 传感器检测法成本较高且对建筑物有一定的损伤；另一方面，超声波检测法主要适用于结构内 部的裂缝，对于表面裂缝的适用性有限。上述检测技术已不能满足当前检测需求，因此，建筑 物表面无损检测成为当下的迫切研究，其中基于计算机视觉的建筑物表面裂缝检测技术可以有 效解决该问题，成为目前研究的一大热点。
[0003]随着无接触式裂缝测量技术的发展，越来越多的技术人员开展基于数学形态学进行裂缝几 何参数测量的研究，取得了一定的成果。现有技术使用基于裂缝边缘使用水平距离边缘点法和 切线垂线法测量裂缝像素宽度，通过对裂缝二值图使用欧几里得距离变换，计算裂缝中心线和 裂缝边缘获得裂缝像素宽度。现有技术对于形态简单的裂缝具有良好的测量效果，但裂缝往往 形态复杂、边缘弯曲严重，使用现有技术难以确定裂缝走向，无法准确地匹配裂缝边缘像素点， 进而导致测量结果存在较大误差。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于无人机的建筑物表面裂缝几何参数 测量方法及系统，利用无人机获取待检测建筑物图片，使用裂缝检测模型获得裂缝检测结果， 最后根据裂缝检测结果进行裂缝尺寸计算，实现无接触式裂缝测量，为后续是否采取修复措施 提供依据。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于无人机的建筑表面裂缝几何参数测 量方法，具体步骤如下：
[0006]S1利用无人机获取待检测建筑物表面图片以及无人机与待检测建筑物的距离信息；
[0007]S2利用基于多特征区域注意力的裂缝检测模型对待检测建筑物表面图片进行检测，输出 裂缝检测结果图；
[0008]S3构建裂缝几何参数测量算法，使用裂缝几何参数测量算法对裂缝检测结果图进行裂缝 尺寸计算获得裂缝像素长度信息和裂缝像素最大宽度信息；
[0009]S4根据裂缝像素长度信息、裂缝像素最大宽度信息以及无人机与待检测建筑物的距离信 息得到建筑表面裂缝的实际长度和实际最大宽度。
[0010]进一步的，步骤S3中，所述裂缝几何参数测量算法，具体包括以下步骤：
[0011]步骤S3.1对裂缝检测结果图进行图像几何畸变校正后，提取畸变校正后的裂缝检
测结果 图的中的最大连通区域作为一条裂缝进行评估，得到主裂缝关键信息图像F1；
[0012]步骤S3.2对主裂缝关键信息图像F1进行裂缝骨架提取，得到裂缝骨架图，对裂缝骨架 图中每个像素点进行遍历，然后沿骨架图把相邻像素点的间距相加，得到裂缝的像素长度信 息；
[0013]步骤S3.3对主裂缝关键信息图像F1进行边缘检测，得到裂缝边缘图F4，根据裂缝边缘图 判断裂缝走向，测量裂缝边缘像素点之间的间距，得到裂缝的像素最大宽度信息。
[0014]进一步的，步骤S3.2中，裂缝的像素长度信息的计算过程具体如下：
[0015]1)对裂缝骨架图遍历，得到了开始点到终止点间n组目标点的坐标，(x
i
,y
i
),i＝1,
…
,n；
[0016]2)计算两个连续像素点(x
i
,y
i
)与(x
i+1
,y
i+1
)之间的距离d
i
，当两个连续像素点在横向和纵向 方向上，d
i
取1；如果前一个像素点在后一个像素点的对角线方向时，d
i
取
[0017]3)将两个连续像素点之间的距离d
i
累加求和，获得裂缝的像素长度信息l。
[0018]进一步的，步骤S3.3中，所述边缘检测的具体步骤为：
[0019]1)对主裂缝关键信息图像F1做卷积计算，获得主裂缝关键信息图像F1的梯度和梯度方 向，计算梯度模的最大值作为主裂缝关键信息图像F1的边缘；
[0020]2)设置高阈值和低阈值，当主裂缝关键信息图像F1边缘点的梯度值大于高阈值，将其视 为强边缘点；当边缘点的梯度值小于高阈值，大于低阈值，则将其视为弱边缘点；当弱边缘点 邻域不存在强边缘点则不视为边缘点；当边缘点的梯度值小于低阈值，则不视为边缘点，得到 裂缝边缘图F4。
[0021]进一步的，步骤S3.3中，获取裂缝的像素最大宽度信息的具体步骤如下：
[0022]1)根据裂缝边缘图确定裂缝走向，基于裂缝走向获取裂缝边缘图中裂缝的两侧边线；
[0023]2)以裂缝两侧边线中的长边线为基准，按照长短边映射关系匹配裂缝边缘像素点；
[0024]3)获取长边线和短边线上对应的两个匹配裂缝边缘像素点的坐标，计算裂缝的像素最大 宽度信息，具体公式为：
[0025][0026]其中：x
l
,y
l
为长边线上的匹配裂缝边缘像素点的坐标，x
s
,y
s
为短边线上的匹配裂缝边缘像 素点的坐标。
[0027]进一步的，步骤1)中，裂缝走向的判断方法如下:
[0028]1.1)获取裂缝边缘图中像素点的坐标，并得到裂缝区域的宽度W和高度H；
[0029]1.2)建立裂缝边缘图坐标轴，以左上角为裂缝边缘图坐标轴原点，横轴为x，取向右方向 为正方向，纵轴为y，取向下方向为正方向；
[0030]1.3)若|W
‑
H|＜min(W,H)/2则裂缝为倾斜走向，若裂缝边缘图第一个像素点的纵坐标大于 裂缝边缘图右边最后一个像素点的纵坐标，则裂缝为从左到右斜向上走向；反之，则裂缝为从 左到右斜向下走向；
[0031]1.4)若满足|W
‑
H|≥min(W，H)/2且W＞H时裂缝为水平走向；
[0032]1.5)若满足|W
‑
H|≥min(W，H)/2且W＜H时裂缝为竖直走向。
[0033]进一步的，步骤1)中，裂缝边缘图中裂缝的两侧边线的获取方法如下：
[0034]1.6)若裂缝为水平走向，则分别从裂缝边缘图的上方和下方为起点向中心遍历搜索边线；
[0035]1.7)若裂缝为垂直走向，则分别从裂缝边缘图的左侧和右侧为起点向中心遍历搜索边线；
[0036]1.8)若裂缝为从左到右斜向上走向，则分别从左上方对角线和右下方对角线为起点向中心 遍历搜索边线；
[0037]1.9)若裂缝为从左到右斜向下走向，则分别从右上方对角线和左下方对角线为起点向中心 遍历搜索边线；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的建筑表面裂缝几何参数测量方法，其特征在于，具体步骤如下：S1利用无人机获取待检测建筑物表面图片以及无人机与待检测建筑物的距离信息；S2利用基于多特征区域注意力的裂缝检测模型对待检测建筑物表面图片进行检测，输出裂缝检测结果图；S3构建裂缝几何参数测量算法，使用裂缝几何参数测量算法对裂缝检测结果图进行裂缝尺寸计算获得裂缝像素长度信息和裂缝像素最大宽度信息；S4根据裂缝像素长度信息、裂缝像素最大宽度信息以及无人机与待检测建筑物的距离信息得到建筑表面裂缝的实际长度和实际最大宽度。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的建筑表面裂缝几何参数测量方法，其特征在于，步骤S3中，所述裂缝几何参数测量算法，具体包括以下步骤：步骤S3.1对裂缝检测结果图进行图像几何畸变校正后，提取畸变校正后的裂缝检测结果图的中的最大连通区域作为一条裂缝进行评估，得到主裂缝关键信息图像F1；步骤S3.2对主裂缝关键信息图像F1进行裂缝骨架提取，得到裂缝骨架图，对裂缝骨架图中每个像素点进行遍历，然后沿骨架图把相邻像素点的间距相加，得到裂缝的像素长度信息；步骤S3.3对主裂缝关键信息图像F1进行边缘检测，得到裂缝边缘图F4，根据裂缝边缘图判断裂缝走向，测量裂缝边缘像素点之间的间距，得到裂缝的像素最大宽度信息。3.根据权利要求2所述的一种基于无人机的建筑表面裂缝几何参数测量方法，其特征在于，步骤S3.2中，裂缝的像素长度信息的计算过程具体如下：1)对裂缝骨架图遍历，得到了开始点到终止点间n组目标点的坐标，(x
i
，y
i
)，i＝1，
…
，n；2)计算两个连续像素点(x
i
，y
i
)与(x
i+1
，y
i+1
)之间的距离d
i
，当两个连续像素点在横向和纵向方向上，d
i
取1；如果前一个像素点在后一个像素点的对角线方向时，d
i
取3)将两个连续像素点之间的距离d
i
累加求和，获得裂缝的像素长度信息l。4.根据权利要求2所述的一种基于无人机的建筑表面裂缝几何参数测量方法，其特征在于，步骤S3.3中，所述边缘检测的具体步骤为：1)对主裂缝关键信息图像F1做卷积计算，获得主裂缝关键信息图像F1的梯度和梯度方向，计算梯度模的最大值作为主裂缝关键信息图像F1的边缘；2)设置高阈值和低阈值，当主裂缝关键信息图像F1边缘点的梯度值大于高阈值，将其视为强边缘点；当边缘点的梯度值小于高阈值，大于低阈值，则将其视为弱边缘点；当弱边缘点邻域不存在强边缘点则不视为边缘点；当边缘点的梯度值小于低阈值，则不视为边缘点，得到裂缝边缘图F4。5.根据权利要求2所述的一种基于无人机的建筑表面裂缝几何参数测量方法，其特征在于，步骤S3.3中，获取裂缝的像素最大宽度信息的具体步骤如下：1)根据裂缝边缘图确定裂缝走向，基于裂缝走向获取裂缝边缘图中裂缝的两侧边线；2)以裂缝两侧边线中的长边线为基准，按照长短边映射关系匹配裂缝边缘像素点；3)获取长边线和短边线上对应的两个匹配裂缝边缘像素点的坐标，计算裂缝的像素最大宽度信息，具体公式为：
其中：x
l
，y
l
为长边线上的匹配裂缝边缘像素点的坐标，x
s
，y
s
为短边线上的匹配裂缝边缘像素点的坐标。6.根据权利要求5所述的一种基于无人机的建筑表面裂缝几何参数测量方法，其特征在于，步骤1)中，裂缝走向的判断方法如下:1.1)获取裂...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘光辉，王钜文，徐胜军，孟月波，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：