[发明专利]网格梁覆盖区域异常检测方法和装置

权利要求书

1.一种网格梁覆盖区域异常检测方法，其特征在于，包括：

获取包括待检测网格梁覆盖区域的图像；

将所述图像转化为目标图片；

从所述目标图片中提取多张掩码图；其中，所述目标图片包括至少一个像素部分，掩码图数量与所述目标图片的像素部分数量相等；

对各张所述掩码图进行切割，得到掩码图像块；

将各个所述掩码图像块输入至预先训练好的卷积神经网络模型，获得所述卷积神经网络模型输出的表征各个所述掩码图像块属于网格梁类别的概率值；

根据各个所述掩码图像块的概率值，得到各张所述掩码图表征属于网格梁类别的概率值；

将概率值最大的掩码图作为目标掩码图；

从所述目标掩码图中提取符合预设条件的网格梁图像块；

分别计算异常网格梁图像块和各个所述网格梁图像块的相似度；

根据所述相似度得到所述待检测网格梁覆盖区域的异常检测结果；

其中，所述将所述图像转化为目标图片，包括：

根据设定的聚类中心数量，对所述图像使用K-means算法获得初始点；

使用所述初始点作为聚类中心初始化高斯混合模型的簇中心参数后，再通过最大期望算法调整所述高斯混合模型的簇中心参数，获得聚类结果，所述聚类结果为所述目标图片。

2.如权利要求1所述的网格梁覆盖区域异常检测方法，其特征在于，所述从所述目标掩码图中提取符合预设条件的网格梁图像块，包括：

基于关注区域的轮廓，通过轮廓提取方法对所述目标掩码图中的网格梁区域进行标注，所述关注区域的轮廓为网格梁区域的轮廓；

提取标注的网格梁区域，得到所述网格梁图像块。

3.如权利要求1所述的网格梁覆盖区域异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用形态学方法对所述目标掩码图进行去噪处理；

所述从所述目标掩码图中提取符合预设条件的网格梁图像块，包括：

从去噪后的目标掩码图中提取符合所述预设条件的所述网格梁图像块。

4.如权利要求1至3任一项所述的网格梁覆盖区域异常检测方法，其特征在于，所述分别计算异常网格梁图像块和各个所述网格梁图像块的相似度，包括：

将所述各个所述网格梁图像块和所述异常网格梁图像块输入至预先训练好的深度学习模型，获得所述深度学习模型输出的相似度。

5.如权利要求4所述的网格梁覆盖区域异常检测方法，其特征在于，所述根据所述相似度得到所述待检测网格梁覆盖区域的异常检测结果，包括：

在对相似度超出预设阈值的网格梁图像块进行标注之后，将各个网格梁图像块按照提取时的位置进行合并，得到表征异常检测结果的图片。

6.一种网格梁覆盖区域异常检测装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的网格梁覆盖区域异常检测方法。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的网格梁覆盖区域异常检测方法。