[发明专利]一种混凝土强度智能预判断方法和装置

说明书

本申请公开了一种混凝土强度智能预判断方法和装置，该方法包括：获取第一训练数据集；将训练数据集作为训练数据对预先配置好的第一机器学习模型进行训练；获取训练中的误差，并判断误差是否在预定范围内震荡；在判断结果为是的情况下，获取第二训练数据集；将第二训练数据集作为增量数据集对第一机器学习模型进行增量训练，并判断误差是否仍然在预定范围内震荡；如果误差仍然在预定范围内震荡，使用训练好的第一机器学习模型进行混凝土强度的判断。通过本申请解决了现有技术中传统方法测试混凝土强度不方便的问题，加快了机器学习在混凝土强度测试上的应用，提高了混凝土强度测试的便利性。

技术领域

本申请涉及到建筑领域，具体而言，涉及一种混凝土强度智能预判断方法和装置。

背景技术

混凝土的强度是一个很重要的指标。该强度的检测一般使用专业的检测工具来进行。在现有技术中也有一些提高混凝土强度的方法，例如提高混凝土的密度和凝结度上。申请人由此可以推断出，混凝土的强度在一定程度上可以通过其图像来判断，因为这些提高强度的方法会使混凝土的剖面图像发生变换。

申请人发现在机器学习出现之前，判断这种混凝土强度和剖面图像的关联性几乎是无法做到的。机器学习现在得到了很大的发展，尤其是图像识别，很多研究机构都给出了开源的机器学习模型，这使得一般的研发者很容易使用这些模型搭建本领域所需要的应用。

因此，如果能够将机器学习引入到混凝土强度判断上，可以更加方便的操作。例如，用户只要使用手机拍摄一张混凝土的图像，上传到服务器，服务器就可以判断出其强度。但是，在现有技术中，并没有人提出混凝土的图像是否与强度相关的验证方式，这使得目前仍然在使用传统的判断方法。

发明内容

本申请实施例提供了一种混凝土强度智能预判断方法和装置，以至少解决现有技术中传统方法测试混凝土强度不方便的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种混凝土强度智能预判断方法，包括：获取第一训练数据集，其中，所述第一训练数据集包括多组训练数据，每一组训练数据均包括一张混凝土剖面照片和标签，所述标签用于指示所述混凝土的强度；将所述训练数据集作为训练数据对预先配置好的第一机器学习模型进行训练；获取训练中的误差，并判断所述误差是否在预定范围内震荡，其中，所述误差为标签指示的所述混凝土的强度与第一强度之间的差，所述第一机器学习模型使用训练数据中的混凝土剖面照片得到的该照片对应的强度为所述第一强度；在判断结果为是的情况下，获取第二训练数据集，其中，所述第二训练数据集包括：多组训练数据，每一组训练数据均包括一张混凝土剖面照片和标签，所述标签用于指示所述混凝土的强度；将所述第二训练数据集作为增量数据集对所述第一机器学习模型进行增量训练，并判断所述误差是否仍然在所述预定范围内震荡；如果所述误差仍然在所述预定范围内震荡，使用训练好的第一机器学习模型进行混凝土强度的判断。

进一步地，使用训练好的所述第一机器学习模型进行混凝土强度的判断包括：接收来自移动终端拍摄的混凝土强度的剖面照片；将所述剖面照片作为输入数据输入到的训练好的所述第一机器学习模型；从所述第一机器学习模型获取输出的标签，其中，所述标签用于指示来自所述移动终端的剖面照片对应的混凝土的强度。

进一步地，在从所述第一机器学习模型获取所述标签之后，所述方法还包括：根据所述标签指示的强度判断所述混凝土的强度是否合格；在不合格的情况下，向所述移动终端发送警告消息，其中，所述警告消息中包括所述第一机器学习模型输出的标签以及用于指示所述混凝土不合格的指示信息。

进一步地，所述方法还包括：在所述混凝土的强度合格的情况下，向所述移动终端发送合格消息，其中，所述合格消息中包括所述第一机器学习模型数据的标签以及用于指示所述混凝土合格的指示信息。