18、基础设施图像异常自动检测：原理与指标解析

基础设施图像异常自动检测：原理与指标解析

在基础设施的维护和管理中，及时准确地检测出异常情况至关重要。本文将详细介绍一些用于基础设施图像异常自动检测的方法和相关指标，帮助大家更好地理解和应用这些技术。

1. 异常检测指标概述

在进行基础设施图像异常检测时，有多个指标可以帮助我们判断是否存在异常以及异常的严重程度。以下是一些常见指标的介绍：
- Z 系列指标 ：
- Z2 指标 ：与区域故障（如块状、疲劳和复合故障）相关。其最小值与块状故障有关，且该指标值越高，故障发生的概率越大。健康区域的故障指标值 Z2d/Z2n 最大超过五倍，最小为 1.7 倍。
- Z3 指标 ：对于区域裂缝（块状、疲劳）以及线性和复合裂缝，该指标有显著增长。
- Z4 指标 ：用于衡量故障区域分离的工艺水平，指标值越高，该点出现裂缝的可能性越大。实验得出横截面故障的阈值为 0.0004，在有故障的区域，该阈值会在五到七倍之间变化。
- Z5 指标 ：故障时该指标可正可负，健康区域为正。若存在故障，该指标值会增大，值越高，该区域存在故障的可能性越大。
- Z6 指标 ：在检测横向、斜向和复合故障方面表现出色。该指标根据故障的方向和严重程度可正可负，一般来说，严重损伤比中度和轻度损伤更容易区分。但随着故障严重程度的降低，指标的变化范围会增大，从而降低了 Z6 指标在检测阶段的效力。

2. 复剪切波统计特征