【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及混凝土质量评价，具体涉及一种桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统。
技术介绍
1、混凝土是桥梁工程中常见的结构材料，而混凝土外观质量直接关系到桥梁的美观度、耐久性和安全性。随着桥梁建设质量要求的提高，对混凝土外观质量的要求也越来越严格，需要对其外观质量进行及时评估和监测，以保障桥梁的安全和稳定性。传统的混凝土外观质量评估往往需要大量的人力和时间成本，且评估结果容易受主观因素的影响，难以满足桥梁建设和维护的快速、准确的需求。随着计算机视觉技术的发展，基于图像处理技术的混凝土外观质量检测已得到应用。专利文献cn112611754a使用了单一灰度值的背景板和传统图像处理技术实现对外观质量缺陷的提取；专利文献cn111681289a采用了传统图像处理技术实现了对色差问题的检测和分析；专利文献cn111311668a采用了卷积神经网络对气孔问题进行了识别和标定；专利文献cn111462039a采用了传统图像处理技术实现了色差问题的提取。然而，现有技术主要集中于清水混凝土的外观质量检测和色差、气孔等两项质量缺陷的评估；同时，数据采集方式、计算处理介质限制了外观质量评估工作的效率。因此，急需一种混凝土外观质量快速评估方法及系统，以解决上述问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷，本专利技术提出一种桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，以克服现有技术中识别外观质量种类少、技术效率低、评估模型不统一的问题。
2、本专利技术实施例公开了一种桥梁混凝土结构施工质量智
3、进一步的，所述现场数据采集子系统包括移动手机终端、定点摄像子系统和无人机采集子系统。
4、进一步的，所述云计算子系统包括云服务器、人工智能识别评估算法以及算法调用的基础环境配置。
5、进一步的，所述人工智能识别评估算法包括缺陷识别算法、缺陷尺寸计算算法和外观质量评估算法；所述混凝土外观质量智能评估包括如下步骤：
6、s1：混凝土外观质量智能识别；
7、s2：混凝土外观缺陷尺寸计算；
8、s3：混凝土外观质量评估。
9、进一步的，在步骤s1中，基于所述缺陷识别算法对采集到的混凝土结构外观图片中的质量缺陷进行智能识别；所述缺陷识别算法包括如下步骤
10、s11：原始混凝土外观图像数据的预处理；
11、s12：对原始数据进行语义分割标注；
12、s13：对语义分割网络进行迭代训练；
13、s14：混凝土外观缺陷智能识别。
14、进一步的，在步骤s2中，基于所述缺陷尺寸计算算法对识别出的外观质量缺陷尺寸信息进行计算；所述外观质量缺陷尺寸信息包括累计缺陷面积、单处缺陷最大面积、累积缺陷长度、单处缺陷最大长度和缺陷最大宽度中的一种或多种。
15、进一步的，在步骤s3中，基于所述外观质量评估算法实现混凝土外观质量的评估；所述外观质量评估算法包括如下步骤：
16、s31：确定不同质量缺陷的标度；
17、s32：计算图片中每类质量缺陷的扣分值；
18、s33：计算每张图片得分；
19、s34：计算构件外观质量得分；
20、s35：确定混凝土外观质量状态等级。
21、进一步的，所述步骤s33中每张图片得分的计算公式为：
22、
23、其中，sr为总体外观质量得分，adpk为外观质量扣分，ddpk为单项外观质量扣分，k、n代表一张图片中k项质量缺陷中的第n项。
24、进一步的，所述步骤s34具体为，根据每张图片得分对构件所有图片得分计算均值，得到构件外观质量得分；根据所述构件外观质量得分确定混凝土外观质量状态等级：1类，所述构件外观质量得分∈[90，100]，外观质量完好；2类，所述构件外观质量得分∈[80，90)，外观有轻微缺陷，对使用功能影响较小；3类，所述构件外观质量得分∈[60，80)，外观有中等缺损，对使用功能无较大影响，但建议修补；4类，所述构件外观质量得分∈[40，60)，外观有较大的缺损，影响使用功能，或影响承载能力，建议维修、加固；5类，所述构件外观质量得分∈[0，40)，外观存在严重的缺损，影响使用功能，影响承载能力，严禁使用。
25、进一步的，所述云计算子系统将所述人工智能识别评估算法部署至云服务器，通过网络通信协议进行业务交互。
26、总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
27、1.针对不同的桥梁构件，综合使用手机终端、固定摄像头和无人机等设备进行外观图像采集，采集方式具有综合性及多样性，提高了混凝土外观质量评估工作的质量和效率。
28、2.采用基于语义分割网络的人工智能算法，可自动识别出蜂窝麻面、剥落掉角、空洞孔洞、露筋锈蚀、裂缝、砂线色差等多种混凝土外观质量缺陷，识别结果准确而高效；以语义分割结果为基础数据，提取外观缺陷类别和尺寸信息。
29、3.提出适用于图像数据的人工智能识别评估算法，云端部署算法形成桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，实现了混凝土外观质量的自动、快速准确的评估。
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1.一种桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，所述系统包括现场数据采集子系统和云计算子系统；其中，
2.如权利要求1所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述现场数据采集子系统包括移动手机终端、定点摄像子系统和无人机采集子系统。
3.如权利要求1所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述云计算子系统包括云服务器、人工智能识别评估算法以及算法调用的基础环境配置。
4.如权利要求3所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述人工智能识别评估算法包括缺陷识别算法、缺陷尺寸计算算法和外观质量评估算法；所述混凝土外观质量智能评估包括如下步骤：
5.如权利要求4所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，在步骤S1中，基于所述缺陷识别算法对采集到的混凝土结构外观图片中的质量缺陷进行智能识别；所述缺陷识别算法包括如下步骤：
6.如权利要求5所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，在步骤S2中，基于所述缺陷尺寸计算算法对识别出的外观质量缺陷尺寸信
7.如权利要求6所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，在步骤S3中，基于所述外观质量评估算法实现混凝土外观质量的评估；所述外观质量评估算法包括如下步骤：
8.如权利要求7所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述步骤S33中每张图片得分的计算公式为：
9.如权利要求8所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述步骤S34具体为，根据每张图片得分对构件所有图片得分计算均值，得到构件外观质量得分；所述步骤S35具体为，根据所述构件外观质量得分确定混凝土外观质量状态等级：
10.如权利要求9所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述云计算子系统将所述人工智能识别评估算法部署至云服务器，通过网络通信协议进行业务交互。
...【技术特征摘要】
1.一种桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，所述系统包括现场数据采集子系统和云计算子系统；其中，
2.如权利要求1所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述现场数据采集子系统包括移动手机终端、定点摄像子系统和无人机采集子系统。
3.如权利要求1所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述云计算子系统包括云服务器、人工智能识别评估算法以及算法调用的基础环境配置。
4.如权利要求3所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，所述人工智能识别评估算法包括缺陷识别算法、缺陷尺寸计算算法和外观质量评估算法；所述混凝土外观质量智能评估包括如下步骤：
5.如权利要求4所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，在步骤s1中，基于所述缺陷识别算法对采集到的混凝土结构外观图片中的质量缺陷进行智能识别；所述缺陷识别算法包括如下步骤：
6.如权利要求5所述的桥梁混凝土结构施工质量智能识别评估系统，其特征在于，在步骤s...
【专利技术属性】
技术研发人员：李振，刘天成，卢靖宇，王伟，王亚东，王小宁，胡纵宇，
申请(专利权)人：中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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