本技术涉及数据处理,尤其涉及一种混凝土缺陷检测方法、装置及存储介质。
背景技术:
1、在混凝土缺陷检测领域,光纤传感技术是一种利用光纤传感器实时监测混凝土结构状态的方法。光纤传感器具有高灵敏度、抗干扰能力强、耐腐蚀等优点,特别适用于长期监测混凝土结构的安全性能。
2、该技术通过将光纤传感器嵌入混凝土结构中或粘贴在其表面,实时监测混凝土结构内部的应力、应变、温度等参数的变化。当混凝土结构出现裂缝、变形等缺陷时,这些参数会发生变化,光纤传感器能够捕捉到这些变化并将信号传输到数据处理系统中进行分析和处理。
3、通过对光纤传感器采集到的数据进行处理和分析,可以判断混凝土结构的健康状态,及时发现并预警潜在的缺陷。这种技术可以实现对混凝土结构的长期、实时监测,为结构的安全评估和维护提供重要依据。
4、光纤传感技术在混凝土缺陷检测中的应用具有许多优势。首先,光纤传感器体积小、重量轻,对混凝土结构的影响较小。其次,光纤传感器具有良好的耐久性和稳定性,能够在恶劣环境下长期工作。此外,光纤传感技术还具有高分辨率和实时监测能力,能够提供详细的混凝土结构状态信息。
5、然而,光纤传感技术在混凝土缺陷检测中也存在一些挑战。例如,如何提高光纤传感技术在混凝土缺陷检测中的智能化程度和检测精度,是现目前需要攻克的一个技术问题。
技术实现思路
1、为了改善上述问题,本技术提供了一种混凝土缺陷检测方法、装置及存储介质。
2、第一方面,本技术实施例提供一种混凝土缺陷检测方法,应用于混凝土缺陷检测装置,所述方法包括:
3、获取针对目标混凝土结构的目标光纤传感监测数据;
4、将所述目标光纤传感监测数据传入混凝土缺陷检测网络,得到所述目标光纤传感监测数据的各个目标区域结构监测数据块对应的目标数据块标注信息;
5、基于所述目标数据块标注信息,从所述目标光纤传感监测数据中检测得到目标缺陷部位数据;
6、其中,所述混凝土缺陷检测网络基于第一判别误差调试,所述第一判别误差基于第一光纤传感监测数据调试样例中各个第一区域结构监测数据块的由所述混凝土缺陷检测网络判别出的第一训练标注信息、以及各个所述第一区域结构监测数据块的第一数据块标注信息先验知识确定,多个所述第一光纤传感监测数据调试样例包括历史光纤传感监测数据、和在对所述历史光纤传感监测数据中的第一历史缺陷部位数据引入多个不同的样本增广处理过程产生的多个增广调试样例,所述第一历史缺陷部位数据在多个所述第一光纤传感监测数据调试样例之间的相对分布的差异符合第一要求。
7、优选的,所述混凝土缺陷检测网络基于如下步骤调试:
8、获取第一光纤传感监测数据调试样例集,所述第一光纤传感监测数据调试样例集包括多个所述第一光纤传感监测数据调试样例,多个所述第一光纤传感监测数据调试样例包括所述历史光纤传感监测数据、和在对所述历史光纤传感监测数据中的所述第一历史缺陷部位数据引入多个不同的样本增广处理过程产生的多个所述增广调试样例,所述第一历史缺陷部位数据在多个所述第一光纤传感监测数据调试样例之间的相对分布的差异符合所述第一要求,每个所述第一光纤传感监测数据调试样例具有各个所述第一区域结构监测数据块对应的所述第一数据块标注信息先验知识;
9、将每个所述第一光纤传感监测数据调试样例传入所述混凝土缺陷检测网络,得到所述第一光纤传感监测数据调试样例的各个所述第一区域结构监测数据块对应的所述第一训练标注信息;
10、基于所述第一光纤传感监测数据调试样例的各个所述第一区域结构监测数据块对应的所述第一训练标注信息和所述第一数据块标注信息先验知识,确定所述第一判别误差;
11、基于所述第一判别误差,调试所述混凝土缺陷检测网络。
12、优选的,所述基于所述第一判别误差,调试所述混凝土缺陷检测网络,包括:
13、获取第二光纤传感监测数据调试样例集,所述第二光纤传感监测数据调试样例集包括从同一光纤传感监测数据中抽样的多个第二光纤传感监测数据调试样例,所述第二光纤传感监测数据调试样例包括第二历史缺陷部位数据,所述第二光纤传感监测数据调试样例具有与所述第二光纤传感监测数据调试样例中各个第二区域结构监测数据块对应的第二数据块标注信息先验知识;
14、将每个所述第二光纤传感监测数据调试样例传入所述混凝土缺陷检测网络,得到所述第二光纤传感监测数据调试样例的各个所述第二区域结构监测数据块对应的第二训练标注信息;
15、基于所述第二光纤传感监测数据调试样例的各个所述第二区域结构监测数据块对应的所述第二训练标注信息和所述第二数据块标注信息先验知识,确定第二判别误差;
16、基于所述第一判别误差和所述第二判别误差,调试所述混凝土缺陷检测网络。
17、优选的,所述第二数据块标注信息先验知识基于如下步骤所得:
18、将每个所述第二光纤传感监测数据调试样例传入所述混凝土缺陷检测网络的历史缺陷检测网络,得到所述第二光纤传感监测数据调试样例的各个所述第二区域结构监测数据块对应的第三训练标注信息,并将所述第三训练标注信息作为所述第二数据块标注信息先验知识。
19、优选的,所述历史缺陷检测网络基于如下步骤调试:
20、获取第三光纤传感监测数据调试样例集,所述第三光纤传感监测数据调试样例集包括多个第三光纤传感监测数据调试样例,所述第三光纤传感监测数据调试样例包括第三历史缺陷部位数据,所述第三光纤传感监测数据调试样例具有与所述第三光纤传感监测数据调试样例中各个第三区域结构监测数据块对应的第三数据块标注信息先验知识,所述第三光纤传感监测数据调试样例的个数大于所述第一光纤传感监测数据调试样例的个数;
21、将每个所述第三光纤传感监测数据调试样例传入所述历史缺陷检测网络,得到所述第三光纤传感监测数据调试样例的各个所述第三区域结构监测数据块对应的第四训练标注信息;
22、基于所述第三光纤传感监测数据调试样例的各个所述第三区域结构监测数据块对应的所述第四训练标注信息和所述第三数据块标注信息先验知识,确定第三判别误差;
23、基于所述第三判别误差,调试所述历史缺陷检测网络。
24、优选的,所述获取第一光纤传感监测数据调试样例集,包括:
25、获取所述历史光纤传感监测数据,所述历史光纤传感监测数据包括所述第一历史缺陷部位数据,所述历史光纤传感监测数据具有各个所述第一区域结构监测数据块对应的所述第一数据块标注信息先验知识;
26、对所述历史光纤传感监测数据中的所述第一历史缺陷部位数据和所述第一数据块标注信息先验知识引入同一循环周期下的样本增广处理过程,得到所述历史光纤传感监测数据之后的所述增广调试样例以及对应的所述第一数据块标注信息先验知识,所述第一历史缺陷部位数据在所述历史光纤传感监测数据与所述增广调试样例之间的相对分布的差异符合所述第一要求;
27、对所述增广调试样例中的所述第一历史缺陷部位数据和所述第一数据块标注信息先验知识引入同一循环周期下的样本增广处理过程,得到下一个所述增广调试样例,所述第一历史缺陷部位数据在连续的所述增广调试样例之间的相对分布的差异符合所述第一要求;
28、继续实施对所述增广调试样例中的所述第一历史缺陷部位数据和所述第一数据块标注信息先验知识引入同一循环周期下的样本增广处理过程,得到下一个所述增广调试样例的步骤,直到所述增广调试样例的个数符合第二要求,根据所述历史光纤传感监测数据和多个所述增广调试样例确定第一光纤传感监测数据调试样例集。
29、优选的,所述第一历史缺陷部位数据在多个所述第一光纤传感监测数据调试样例之间的相对分布的差异符合所述第一要求,基于如下步骤确定:
30、针对所述历史光纤传感监测数据上所述第一历史缺陷部位数据的每个历史区域结构监测数据块,获取所述历史区域结构监测数据块在多个所述第一光纤传感监测数据调试样例中的历史分布特征;
31、倘若针对每个所述历史区域结构监测数据块,所述历史区域结构监测数据块在任意两个所述第一光纤传感监测数据调试样例中的历史分布特征之间的距离皆低于第一门限,确定所述第一历史缺陷部位数据在多个所述第一光纤传感监测数据调试样例之间的相对分布的差异符合所述第一要求。
32、优选的,所述第一历史缺陷部位数据在多个所述第一光纤传感监测数据调试样例之间的相对分布的差异符合所述第一要求,基于如下步骤确定:
33、将每个所述第一光纤传感监测数据调试样例拆解为数据簇,并基于所述数据簇的相对分布为所述数据簇配置分簇关键词;
34、倘若所述第一历史缺陷部位数据在每个所述第一光纤传感监测数据调试样例中都位于同一所述分簇关键词对应的所述数据簇中,确定所述第一历史缺陷部位数据在多个所述第一光纤传感监测数据调试样例之间的相对分布的差异符合所述第一要求。
35、优选的,所述目标光纤传感监测数据包括多组不间断的目标监测数据单元,所述目标数据块标注信息包括每组所述目标监测数据单元的目标数据单元标注信息,所述将所述目标光纤传感监测数据传入混凝土缺陷检测网络,得到所述目标光纤传感监测数据的各个目标区域结构监测数据块对应的目标数据块标注信息,包括:
36、针对当前的所述目标监测数据单元,获取前一组所述目标监测数据单元、以及前一组所述目标监测数据单元的所述目标数据单元标注信息;
37、将当前的所述目标监测数据单元、前一组所述目标监测数据单元以及前一组所述目标监测数据单元的所述目标数据单元标注信息传入混凝土缺陷检测网络,得到当前的所述目标监测数据单元的各个目标区域结构监测数据块对应的所述目标数据单元标注信息。
38、第二方面,本技术实施例提供一种混凝土缺陷检测装置,包括至少一个处理器和存储器;所述存储器存储计算机执行指令;所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述至少一个处理器执行第一方面所述的方法。
39、第三方面,本技术实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序在运行时实现第一方面所述的方法。
40、在本技术实施例中,通过获取目标混凝土结构的光纤传感监测数据,并利用经过精细调试的混凝土缺陷检测网络进行处理,实现了对混凝土结构缺陷的准确检测和标注。这一过程中,混凝土缺陷检测网络通过利用历史光纤传感监测数据及其增广样本来进行训练,确保了网络对于不同分布情况下的缺陷数据具有强大的判别能力。同时,引入第一判别误差的调试机制,进一步提升了网络对于实际监测数据中缺陷部位的识别精度。这种方案不仅提高了混凝土结构健康监测的智能化水平,还为及时发现和预防潜在的安全隐患提供了有力支持。