【图像识别】基于深度多层感知器和计算机视觉技术桥梁影响表面识别附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布 · 592 阅读

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#计算机视觉 #matlab #人工智能

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🔥 内容介绍

在桥梁结构健康监测与运维领域，“桥梁影响表面” 作为直接反映桥梁受力状态、损伤风险的关键区域（如桥面荷载作用区、支座应力集中区、梁体裂缝高发区），其精准识别是评估桥梁承载能力、制定养护策略的核心前提。传统桥梁影响表面识别依赖人工巡检，存在 “效率低、主观性强、高危区域（如桥墩底部、跨中梁体）难以覆盖” 等问题；而常规计算机视觉方法（如传统图像分割、浅层机器学习）因桥梁场景的 “复杂背景干扰（如车辆遮挡、植被覆盖）、影响表面形态多样（如裂缝、剥落、变形）、光照条件多变（强光、阴影）” 等特性，识别精度与鲁棒性难以满足工程需求。基于深度多层感知器（Deep Multilayer Perceptron, DMLP）与计算机视觉技术的融合方案，通过 “计算机视觉提取多维度视觉特征 + DMLP 深度拟合特征与影响表面的映射关系”，可实现复杂场景下桥梁影响表面的自动化、高精度识别。本文将从桥梁影响表面识别的核心需求、技术融合原理、完整实现流程到性能验证，全面解析该方案如何突破传统局限，为桥梁结构健康监测提供科学技术支撑。

核心背景：桥梁影响表面识别的需求与传统技术局限

要理解 DMLP 与计算机视觉融合方案的应用价值，需先明确桥梁影响表面的定义、识别需求，以及传统技术在应对这些需求时的固有局限，这是技术方案设计的根本依据。

（一）桥梁影响表面的定义与识别需求

“桥梁影响表面” 是指桥梁结构中因荷载作用、环境侵蚀、材料老化等因素，易出现损伤或应力集中的表面区域，其识别需满足 “精准定位、类型分类、程度评估” 三大核心需求：

核心影响表面类型与特征

不同桥梁结构（梁桥、拱桥、斜拉桥）的影响表面类型存在差异，但共性关键区域包括：

桥面影响表面：如车辆轮迹带（长期荷载作用导致的铺装剥落、裂缝）、桥面伸缩缝周边（变形导致的混凝土开裂），视觉特征表现为 “不规则线条（裂缝）、块状缺损（剥落）、颜色差异（碳化区域）”；

支座影响表面：如支座垫石（应力集中导致的裂缝、露筋）、支座本体（老化导致的橡胶开裂、钢件锈蚀），视觉特征表现为 “细小网状裂缝、金属光泽减退（锈蚀）、结构变形（支座倾斜）”；

梁体 / 墩柱影响表面：如梁体跨中（弯曲应力导致的竖向裂缝）、墩柱底部（基础不均匀沉降导致的水平裂缝），视觉特征表现为 “线性裂缝（宽度 0.1-5mm）、混凝土剥落（面积 5-100cm²）、表面风化（颜色发白、质地疏松）”。

工程识别需求

桥梁运维对影响表面识别的需求可概括为 “三高一广”：

高精度：裂缝识别精度需达到 0.1mm（规范要求的裂缝预警阈值），区域定位误差≤5cm，避免因识别偏差导致养护遗漏或过度维修；

高鲁棒性：可适应 “强光阴影（正午桥面）、复杂背景（桥面车辆、周边植被）、恶劣天气（雨天、雾天）” 等场景，识别准确率波动需控制在 5% 以内；

高效率：单张桥梁图像（分辨率 4096×3072）的识别耗时≤1 秒，满足无人机巡检的 “实时回传、即时分析” 需求（无人机巡检速度约 30km/h，需每秒处理 2-3 张图像）；

广覆盖：可识别 “平面（桥面）、立面（墩柱）、隐蔽面（梁体底部）” 等不同位置的影响表面，覆盖人工难以到达的高危区域。

（二）传统识别技术的局限

传统桥梁影响表面识别技术因未能适配 “复杂场景、高精度、高效率” 的综合需求，普遍存在三大局限：

人工巡检：效率低、风险高、主观性强

人工巡检需工作人员通过望远镜观察、攀爬检测等方式排查影响表面，存在三大问题：

效率低下：一座 500m 长的梁桥，人工巡检需 2-3 天完成，且难以覆盖梁体底部、桥墩顶部等隐蔽区域；

安全风险：高空作业（如攀爬梁体）、涉水区域（如跨河桥墩）巡检易发生坠落、溺水事故；

主观偏差：不同巡检人员对 “裂缝宽度、剥落面积” 的判断标准差异显著（如同一裂缝，A 判定为 0.2mm，B 判定为 0.3mm），导致评估结果不一致。

传统计算机视觉：特征提取能力弱、抗干扰差

基于传统图像处理（如边缘检测、阈值分割）或浅层机器学习（如 SVM、随机森林）的方法，存在两大瓶颈：

特征提取局限：传统边缘检测（如 Canny 算子）易受噪声干扰（如桥面污渍、阴影），将非裂缝区域误判为裂缝；浅层机器学习依赖人工设计特征（如纹理、颜色直方图），无法捕捉影响表面的深层抽象特征（如裂缝的拓扑结构、剥落的边缘梯度）；

抗干扰性差：在复杂背景（如桥面有车辆遮挡、墩柱被植被覆盖）或恶劣光照（如逆光导致的阴影、雨天的反光）场景下，识别准确率骤降 —— 例如，传统 SVM 方法在晴天桥面的裂缝识别准确率约 85%，但在雨天场景下仅为 50%，无法满足工程需求。

单一深度学习模型：场景适配性不足

部分方案采用单一卷积神经网络（如 CNN）进行识别，但存在 “小样本泛化差、多类型兼顾难” 的问题：

小样本泛化：桥梁影响表面的样本（如罕见的支座锈蚀、特殊形态的裂缝）难以大量获取，单一 CNN 因参数规模大，易出现过拟合，在未见过的样本上识别精度大幅下降；

多类型兼顾：CNN 擅长提取局部空间特征（如裂缝的边缘），但对 “全局结构特征（如梁体变形导致的整体表面形态变化）” 捕捉能力弱，无法同时精准识别 “裂缝、剥落、锈蚀” 等多种影响表面类型。

技术融合原理：DMLP 与计算机视觉的协同机制

DMLP 与计算机视觉技术的融合，核心是 “计算机视觉多维度特征提取→特征筛选与融合→DMLP 深度建模识别” 的三级架构，通过计算机视觉解决 “特征来源” 问题，DMLP 解决 “复杂映射建模” 问题，两者协同实现高精度识别。

（一）计算机视觉的多维度特征提取

针对桥梁影响表面的视觉特性，从 “空间域、频率域、纹理域” 三个维度提取特征，构建全面的特征集，为 DMLP 提供充足的输入信息：

空间域特征：捕捉几何与颜色信息

空间域特征直接反映影响表面的几何形态与颜色差异，核心提取方法包括：

边缘与轮廓特征：采用 “改进 Canny 算子”（引入高斯滤波尺度自适应调整，根据图像噪声强度动态调整滤波核大小）提取影响表面的边缘，再通过 “轮廓跟踪算法”（如 Suzuki 算法）获取轮廓坐标，计算轮廓的 “长度、面积、圆形度” 等几何参数 —— 例如，裂缝的轮廓长度通常 > 10cm，圆形度 < 0.2（细长形态），剥落区域的圆形度 > 0.5（块状形态）；

颜色与灰度特征：提取影响表面区域的 “灰度均值、灰度方差、颜色直方图统计量”—— 例如，混凝土碳化区域的灰度均值（80-120）低于正常混凝土（150-180），锈蚀区域的 RGB 颜色分量中，红色分量（R）占比（35%-45%）高于正常钢件（20%-25%）；

空间位置特征：结合桥梁结构先验知识（如桥面轮迹带位于车道中间，支座垫石位于梁体两端），提取 “目标区域相对于桥梁关键结构的坐标偏移量”，作为辅助特征 —— 例如，若某区域位于桥面车道中间 2m 范围内，且存在细长边缘，则其为轮迹带裂缝的概率提升 30%。

频率域特征：抑制背景干扰

频率域特征通过傅里叶变换、小波变换等方法，分离图像的高频（细节，如裂缝）与低频（背景，如桥面整体纹理）成分，抑制背景干扰：

小波变换特征：采用 “二维小波变换（如 Daubechies 小波）” 将图像分解为 “低频近似分量 + 高频细节分量（水平、垂直、对角）”，高频分量对应影响表面的细节（如裂缝边缘的灰度突变），低频分量对应背景；计算高频分量的 “能量值、熵值”—— 例如，裂缝区域的高频能量值（0.3-0.5）高于正常区域（0.1-0.2），熵值（1.8-2.2）高于正常区域（1.2-1.5）；

傅里叶变换特征：对图像进行傅里叶变换，提取 “幅度谱的峰值位置、能量集中区域”—— 例如，桥面车辆的纹理呈现周期性（如轮胎花纹），在幅度谱中表现为特定频率的峰值，可通过抑制该频率成分减少车辆遮挡对影响表面识别的干扰。

纹理域特征：区分材质与损伤类型

纹理域特征反映影响表面的微观结构差异，可用于区分 “正常表面、裂缝、剥落、锈蚀” 等不同类型：

灰度共生矩阵（GLCM）特征：计算图像在 “0°、45°、90°、135°” 四个方向、不同距离（1-3 像素）下的 GLCM，提取 “对比度、相关性、能量、同质性” 四个统计量 —— 例如，裂缝区域的对比度（80-120）高于正常混凝土（30-50）（裂缝边缘灰度差异大），锈蚀区域的同质性（0.3-0.4）低于正常钢件（0.6-0.7）（锈蚀表面纹理不均匀）；

局部二值模式（LBP）特征：对图像每个像素的 3×3 邻域计算 LBP 值，统计 LBP 直方图作为纹理特征 —— 例如，剥落区域的 LBP 直方图呈现多峰值（表面凹凸不平），正常混凝土的 LBP 直方图呈现单峰值（表面平整）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% SensorNo = 6; % sensor No.

SensorLoc = [10.102041,-3.42,-1.3;

10.102041,-0.38,-1.3;

10.102041,+3.42,-1.3];

%% identify influence surfaces using the Quilligan's method

D = [0,6]; % distance between every axle the the first front axle (unit: m)

A = [3.0696*2,3.2952*2]; % axle weight of every axle (from front to rear, unit: ton)

AxleN = 2;

fs = 200;

for n = 1:length(u_raw)

K=length(axle2_loc{n}(:,2)); % number of samplings

v=(axle2_loc{n}(end,2)-axle2_loc{n}(1,2))/(K/fs); % average speed (unit: m/s)

C=round(D*fs/v);

W=zeros(K-C(AxleN),K-C(AxleN));

% generate the upper part of W

for i=1:K-C(AxleN)

W(i,i)=A(1)^2+A(2)^2;

if i+(C(2)-C(1))<=K-C(2)

W(i,i+(C(2)-C(1)))=A(1)*A(2);

🔗 参考文献

[1]沈世旻.计算机视觉和模式识别在车牌识别中的应用[D].华中科技大学[2025-10-12].DOI:10.7666/d.y692675.

Jian X, Xia Y, Chatzi E, Lai Z. Bridge influence surface identification using a deep multilayer perceptron and computer vision techniques. Structural Health Monitoring. DOI: 10.1177/14759217231190543