(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211237200.X (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 松立控股集团股份有限公司 地址 266000 山东省青岛市 市南区宁 夏路 288号软件园6号楼1 1层 (72)发明人 刘寒松　王永　孙小伟　王国强　 刘瑞　董玉超　 (74)专利代理 机构 青岛高晓专利事务所(普通 合伙) 37104 专利代理师 黄晓敏 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/40(2022.01) G06T 7/00(2017.01) (54)发明名称 一种高架桥裂痕检测方法 (57)摘要 本发明属于裂痕检测技术领域， 涉及一种高 架桥裂痕检测方法， 先构建高架桥裂痕检测数据 集， 再提取高架桥裂痕特征并进行高层语义信息 对比， 然后建立基于图关系的记忆库， 对记忆库 进行读取、 更新和特征提纯， 最后输出检测结果 并预警， 以模拟人脑的方式处理裂痕检测问题， 能够极大的提升无人机检测的智能化， 从而辅助 高架桥检测的智 能化， 而且不受环境影响， 能够 极大的节省人力财力和物力， 极大的促进高架桥 安全检测。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 115331128 A 2022.11.11 CN 115331128 A 1.一种高架桥裂痕检测方法， 其特 征在于， 具体过程包括如下步骤： （1） 构建高架桥裂痕检测数据集： 先通过无人机采集高架桥裂痕区域以及非裂痕区域， 将采集的数据共同组成裂痕检测数据集； （2） 高架桥裂痕特征提取： 将裂痕检测数据集中的图片采用全卷积神经网络的方式生 成高架桥裂痕特征， 在全卷积神经网络生成的裂痕特征的基础上， 通过CAM机制生成定位 图； （3） 高层语义信息对比： 利用类别激活映射后的区域进行加权高架桥裂痕特征， 并进行 抽象化， 同时采用多注意力并行的方式增 加提取特征的多样性； （4） 基于图关系的记忆库建立： 基于步骤 （3） 得到的特征采用基于图关系建模的方式建 立记忆库； （5） 基于图关系的记忆库读取： 当从图关系记忆库中读取信 息的时候， 计算记忆库中存 储的特征与当前计算特征之间的一致性， 从而控制与当前特征之间是否需要交互， 以及交 互的程度； （6） 基于图关系的记忆库更新： 采用基于图关系的记忆库更新， 将图中节点内容进行更 新， 同时将节点之间的关系进行变化， 从而保证能够随着事物的发展， 记 忆不断的更新； （7） 基于图关系的记忆库特征提纯： 通过门控的方式将记忆图关系迭代过程中存在的 高架桥裂痕噪声信息去除掉； （8） 基于高架桥裂痕特征的检测结果输出： 将从记忆库中读取的特征与当前特征之间 的相似性权 重加权到当前特征， 再依次经 过特征叠加和降维处 理后输出检测结果； （9） 基于高架桥裂痕特征的检测结果预警： 通过计算裂痕面积确定裂痕的等级， 并根据 裂痕的危害等级输出 结果预警； （10） 网络训练： 使用步骤 （1） 中采集的数据作 为高架桥裂痕检测数据 集的训练集， 将图 片调整大小后输入全卷积神经网络， 生成高架桥裂痕特征， 并将裂痕特征以分割的形式输 出， 在输出的结果的基础上， 通过BCEwithLogistLoss损失函数反传计算整个网络的损失， 并调节网络的参数， 在网络的性能达到最好的时候， 输出网络的模型到本地文件夹备用， 得 到训练好的高架桥裂痕检测网络； （11） 网络测试： 使用无人机拍摄的视频作为网络的测试数据， 将无人机拍摄的视频数 据转化为单一的帧输入到高架桥裂痕检测网络， 并加载网络的参数， 最终输出高架桥存在 的裂痕分割结果， 在裂痕分割结果的基础上， 输出裂痕分割的等级。 2.根据权利要求1所述高架桥裂痕检测方法， 其特征在于， 步骤 （2） 所述全卷积神经网 络为FCNNet网络， 步骤 （2） 的具体过程描述 为： 其中， I为输入的图片； FCNNet为全卷积神经网络； F为提取的高架桥裂痕特征； CAM为类 别激活映射机制； A为类别激活映射产生的注意力图； 其中， CAM机制为类别置信度 对特征 的加权， 并通道级求和得到的注意力结果图。 3.根据权利要求2所述高架桥裂痕检测方法， 其特 征在于， 步骤 （3） 的具体过程描述 为： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115331128 A 2其中， 代表注意力机制生成的高架桥裂痕粗定位， 代表多分支并行 注意力生成特征； 代表2D高斯核函数， 代表L1归一化函数， 表示采用sigmoid函 数归一化， 其功能为产生注意力机制权 重。 4.根据权利要求3所述高架桥裂痕检测方法， 其特征在于， 步骤 （4） 所建立的基于图关 系的记忆库中节点的定义如下： 节点之间边的定义如下： 其中， 代表记忆库中第i个记忆节点的特征， 即高架桥高维裂 痕特征， 而每个记 忆库中的特征包含两个方面的内容 ， 通过这种方式能够极大的挖掘记忆库中 特征之间的强交 互性， 代表记忆库中特 征节点之间的权 重。 5.根据权利要求 4所述高架桥裂痕检测方法， 其特 征在于， 步骤 （5） 的具体过程 为： 首先， 计算当前记 忆库中特 征节点和记 忆图中节点之间相似性， 再判定当前 特征与记忆库中特 征之间的交 互的程度权 重， 其中， 代表查找T op‑K个节点数据， 通过此种方式能够实现节点关系间的稀疏化， 从 而降低关系节点之间的噪声信息， 代表动量， 代表softmax函数。 6.根据权利要求5所述高架桥裂痕检测方法， 其特征在于， 步骤 （6） 中记忆库中节点间 边的权重和节点的内容计算过程如下，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115331128 A 3