15、基础设施图像异常自动检测方法解析

基础设施图像异常自动检测方法解析

在基础设施管理中，如道路路面、桥梁和技术结构等，自动检测图像中的异常情况至关重要。本文将详细介绍相关的检测框架和多种诊断方法。

1. 异常自动检测框架

基础设施管理中，为了识别各类故障，需要一个通用的框架。由于无法对所有层面进行精确分析，最佳方法是先隔离出有异常的图像，再使用新图像的同一数据库，借助先进算法进行详细分析。以下是自动检测异常图像的通用框架：

graph LR
    A[传感器检测] --> B{是否检测到故障}
    B -- 是 --> C[保存到故障数据库]
    B -- 否 --> D[下一张图像]
    C --> E[高级图像分析]
    E --> F[类型分类]
    F --> G[评估]
    G --> H{是否为最后一张图像}
    H -- 是 --> I[结束]
    H -- 否 --> D

在这个框架中，图像会持续采集，但只有通过故障检测方法被判定为异常的图像才会存入图像数据库。这些被隔离的图像将用于后续的分解和分类步骤。

2. 基于特征提取的诊断方法

接下来介绍几种基于特征提取的诊断方法及其在检测异常图像中的作用。

2.1 小波方法

小波方法使用一组库滤波器，通过小波方程函数分析二维和三维波。每个滤波器对输入图像和主要对象（如裂缝、纹理、孔洞、剥落）可能产生不同影响。

2.2 高振幅小波系数百分比（HAWCP）