【技术实现步骤摘要】
本申请涉及公路隧道巡检，尤其涉及一种公路隧道安全隐患检测方法、设备及介质。
技术介绍
1、隧道建设逐步趋向智能化、电气化，与此同时后期运行维护任务也随之加重。由于施工、温度、载荷等各种因素的影响，隧道表面裂缝普遍发生，给隧道的安全运营带来威胁，因此，裂缝检测是隧道周期性巡检的重要任务。与此同时，隧道建设内部电气设备多，电网复杂，大功率的电流输送也产生了较高的火灾隐患。隧道后期运行维护工作既涉及工程方面的衬砌裂缝、渗漏等，也包含了隧道火灾预防等方面。
2、随着隧道里程和车流量的增加，隧道设备设施种类也逐渐增多，这给隧道日常维护和管理带来较大压力。目前隧道的运行巡检和维护主要以人工为主，存在耗时长、效率低、易漏检、检测结果的准确性受限于巡检人员的技术水平等问题，导致隧道管理者难以在短时间内对隧道安全隐患情况进行判断。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种公路隧道安全隐患检测方法、设备及介质，用于解决如下技术问题：目前隧道的运行巡检和维护主要以人工为主，存在耗时长、效率低、易漏检、检测结果的准确性受限于巡检人员的技术水平等问题，导致隧道管理者难以在短时间内对隧道安全隐患情况进行判断。
2、本申请实施例采用下述技术方案：
3、本申请实施例提供一种公路隧道安全隐患检测方法。包括，通过设置于公路隧道内不同检测点的多个传感器组件，获取公路隧道内的环境信息与隧道图像；基于环境信息确定出不同检测点之间的关联度，基于关联度、不同检测点分别对应的温度信息以及预置温
4、本申请实施例通过设置于公路隧道内的传感器组件，获取公路隧道内的环境信息，能够对环境信息进行分析，确定出公路隧道内的火灾等安全隐患。其次，本申请实施例通过获取公路隧道内的隧道图像，并对隧道图像进行裂缝特征提取，以及通过图像像素灰度值进行噪声过滤，从而消除裂缝上的突出毛刺，使整体轮廓变得光滑，同时最小程度改变裂缝连通域的面积，有效消除图像中噪声。进而解决隧道安全隐患检测效率低、准确度低、自动化程度低的问题，同时也提高了检测的全面性与时效性。
5、在本申请的一种实现方式中，基于环境信息确定出不同检测点之间的关联度，具体包括：确定出在不同的环境参数下不同检测点之间的欧氏距离；其中，环境参数至少包括温度信息、火焰信息以及烟感信息中的一项；基于欧氏距离建立关联度矩阵，基于关联度矩阵确定出不同检测点之间的参考关联度；实时获取隧道内的风向信息与风速信息，基于风向信息与风速信息，在第一预置权重数据库中确定出第一参考权重值；获取不同检测点之间的隧道布局信息，基于隧道布局信息，在第二预置权重数据库中确定出第二参考权重值；基于参考关联度、第一参考权重值以及第二参考权重值，确定出不同检测点之间的关联度。
6、在本申请的一种实现方式中，基于关联度、不同检测点分别对应的温度信息以及预置温度预测模型，对公路隧道内的火灾发生率进行预测，具体包括：将多个传感器获取到的温度信息，分别输入预置温度预测模型，确定出隧道内多个检测点在未来多个时间点分别对应的预测温度信息；将未来多个时间点分别对应的预测温度信息与预置参考温度信息进行比对，以确定出多个检测点分别对应的温度差值集；其中，预置参考温度信息包括隧道内不同时间分别对应的火灾发生临界温度；基于关联度，确定出多个检测点对当前检测点的温度影响值；根据温度影响值与多个检测点分别对应的温度差值集，对当前检测点对应的预测温度信息进行调整，以基于调整后的预测温度信息确定出当前检测点的火灾发生率。
7、在本申请的一种实现方式中，基于传感器获取到的火灾信息对火灾严重等级进行预测，并基于预测结果对火灾进行处理，具体包括：获取预设时间段内多个火焰传感器分别发送的火焰信息，基于火焰信息确定出公路隧道内火灾的方位；获取预设时间段内多个温度传感器分别发送的温度信息，基于温度信息确定出火灾位置与隧道巡检机器人之间的距离；在预设时间段内获取烟感传感器发送的多个烟感信息，以基于烟感信息、火焰信息以及温度信息对当前火灾严重等级进行检测；基于检测结果，对隧道巡检机器人下达不同的处理指令，并基于方位与距离控制隧道巡检机器人进行火灾处理。
8、在本申请的一种实现方式中，基于隧道图像对应的像素灰度值，将裂缝特征放大后的隧道图像划分为多个不同的连通域，以对隧道图像进行噪声过滤，具体包括：基于进行开运算与闭运算后的隧道图像，得到裂缝特征放大图像；将裂缝特征放大图像划分为多个均等大小的区域；基于多个均等大小的区域分别对应的像素灰度值，将裂缝特征放大图像划分为多个连通区域；确定出多个连通区域分别对应的面积，以基于多个连通区域分别对应的面积，对裂缝特征图像进行去噪处理。
9、在本申请的一种实现方式中基于多个均等大小的区域分别对应的像素灰度值，将裂缝特征放大图像划分为多个连通区域，具体包括：在任一均等大小的区域中左侧、左上、上方以及右上四个点的像素灰度值都为0的情况下，将其标记为一个新的连通域的起点；或者，在任一均等大小的区域中左侧、左上两个点的像素灰度值均为1的情况下，将左侧、左上两像素标记值中较小的一个点，作为标记点；或者，在任一均等大小的区域中左上、右上两个点的像素灰度值均为1，将左上、右上两像素中较小的一个点，作为标记点；或者，按照左侧、左上、上方、右上的顺序，对标记点进行标记；遍历多个均等大小的区域，并将同一标记的区域记为一个连通域。
10、在本申请的一种实现方式中，确定出多个连通区域分别对应的面积，以基于多个连通区域分别对应的面积，对裂缝特征图像进行去噪处理，具体包括：确定出多个连通区域分别对应的面积，以及确定出多个连通区域分别对应的最小外接矩形的面积；在当前连通区域对应的面积，与当前连通区域对应的最小外接矩形的面积之间比值，大于预置连通域像素占比的情况下，将当前连通区域进行保留，否则将当前连通区域作为背景，以对裂缝特征图像进行去噪处理。
11、在本申请的一种实现方式中，基于噪声过滤后的隧道图像，对公路隧道进行裂缝情况检测之前，方法还包括：基于隧道样本图像类别对应的目标检测结果正确的框的数量，以及对隧道样本图像类别进行检测的所有框的总数量，确定出隧道样本图像类别对应的预测框正确率比值；基于预测框正确率比值与隧道样本图像类别对应的图像数量，确定出隧道样本图像类别对应的准确率平均值；根据图像的类别数量，以及每个类别的图像分别对应的准确率平均值，确定出预置裂缝检测模型对应的平均准确率。
12、本申请实施例提供一种公路隧道安全隐患检测设备，包本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于所述环境信息确定出所述不同检测点之间的关联度，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于所述关联度、不同检测点分别对应的温度信息以及预置温度预测模型，对所述公路隧道内的火灾发生率进行预测，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于传感器获取到的火灾信息对火灾严重等级进行预测，并基于预测结果对火灾进行处理，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于所述隧道图像对应的像素灰度值，将裂缝特征放大后的隧道图像划分为多个不同的连通域，以对所述隧道图像进行噪声过滤，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于所述多个均等大小的区域分别对应的像素灰度值，将所述裂缝特征放大图像划分为多个连通区域，具体包括：
7.根据权利
8.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于噪声过滤后的隧道图像，对所述公路隧道进行裂缝情况检测之前，所述方法还包括：
9.一种公路隧道安全隐患检测设备，其特征在于，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备执行权利要求1-8中的任一项所述的方法。
10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令能够执行权利要求1-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于所述环境信息确定出所述不同检测点之间的关联度，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于所述关联度、不同检测点分别对应的温度信息以及预置温度预测模型，对所述公路隧道内的火灾发生率进行预测，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于传感器获取到的火灾信息对火灾严重等级进行预测，并基于预测结果对火灾进行处理，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种公路隧道安全隐患检测方法，其特征在于，所述基于所述隧道图像对应的像素灰度值，将裂缝特征放大后的隧道图像划分为多个不同的连通域，以对所述隧道图像进行噪声过滤，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种公路隧道安全隐患检测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔学军，唐世伟，李硕，景浩，张倓，
申请(专利权)人：山东金宇信息科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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