[发明专利]一种桥面病害检测方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种桥面病害检测方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：通过摄像机采集原始桥面图像并发送至FTP服务器；FTP服务器将原始桥面图像传输至GPU服务器；GPU服务器根据目标检测算法对原始桥面图像进行病害标注，获取病害桥面图像；根据病害识别模型识别病害桥面图像中的病害类型和置信度，并通过病害桥面图像中病害所占的比率，计算出桥梁的实际病害信息；处理器根据实际病害信息生成桥梁的病害信息表，并存储至数据库中，病害信息表中包括有若干病害信息；Web前端根据用户输入的查询条件获取对应的病害信息。本发明提高了桥梁检修效率，满足对桥梁监控和维护的要求，降低了检测风险和成本。

技术领域

本发明涉及桥梁检测技术领域，尤其涉及一种桥面病害检测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

桥梁是道路的重要组成部分，我国目前的桥梁总数已经超过百万座。随着桥梁服役期的延长，在长期风沙和雨雪的侵蚀以及车辆流量不断增加所造成的超载现象的影响下，桥梁不可避免的会出现外观上的损伤。而一旦桥梁外观结构上的病害产生到1/3以上，就会对桥梁造成不同程度的损伤，甚至产生功能失效的隐患。因而对桥梁的监控和维护也越来越重要。

但是，由于现有技术中主要通过检测人员借助梯子、脚手架或桥检车等机械平台近距离观察病害，或者通过无人机拍摄病害图像，再人工进行病害记录的更新，检测效率低，耗时长且成本高，难以满足对桥梁的监控和维护要求。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种桥面病害检测方法、系统、设备及存储介质。

一种桥面病害检测方法，包括以下步骤：通过所述摄像机采集原始桥面图像并发送至FTP服务器，所述原始桥面图像设置有唯一图像标识；所述FTP服务器将所述原始桥面图像传输至所述GPU服务器；所述GPU服务器根据目标检测算法对所述原始桥面图像进行病害标注，获取病害桥面图像；根据病害识别模型识别所述病害桥面图像中的病害类型和置信度，并通过所述病害桥面图像中病害所占的比率，计算出桥梁的实际病害信息，所述实际病害信息包括有病害面积、病害宽度和病害长度；所述处理器根据所述实际病害信息生成桥梁的病害信息表，并存储至所述数据库中，所述病害信息表中包括有若干病害信息，所述病害信息包括有原始桥面图像名称、图像标识、拍摄时间、图像保存路径、病害名称、病害描述和实际病害信息；所述Web前端根据用户输入的查询条件获取对应的病害信息。

在其中一个实施例中，所述获取原始桥面图像，具体包括：通过设置在自动桥检车上的摄像机采集原始桥面图像，并将所述原始桥面图像实时上传至所述FTP服务器。

在其中一个实施例中，所述目标检测算法为YOLOv4算法。

在其中一个实施例中，所述根据病害识别模型对所述病害桥面图像进行病害类型识别并获取置信度，具体包括：收集样本桥面数据集，所述样本桥面数据集包括有样本桥面图像和样本桥面病害类型，对所述样本桥面图像进行病害标注；根据神经网络算法构建初始病害识别模型，将所述样本桥面数据集输入所述初始病害识别模型，对所述初始病害识别模型进行训练，获取病害识别模型；将病害桥面图像输入所述病害识别模型，获取所述病害桥面图像的病害类型和置信度。

在其中一个实施例中，在所述GPU服务器根据目标检测算法对所述原始桥面图像进行病害标注，获取病害桥面图像之后，所述通过所述病害桥面图像中病害所占的比率，计算出桥梁的实际病害信息之前，还包括：对所述病害桥面图像进行二值化处理，根据像素级确定所述病害桥面图像中病害所占比率；结合实际桥面和所述病害桥面图像之间的比例尺，获取桥梁的实际病害信息。

在其中一个实施例中，所述Web前端根据用户输入的查询条件获取对应的病害信息，具体包括：根据查询条件获取在所述病害信息表中的病害信息，所述查询条件包括有桥梁编号、病害名称、开始时间和结束时间中的至少一项；根据设定属性对查询出的病害信息进行优先级排序，并根据排序结果展示病害信息。