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公开(公告)号:CN108960172B
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN201810763055.6
申请日:2018-07-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种识别GPR图像病害类型的方法,包括如下步骤:步骤1:针对存在病害反射波的GPR图像,对GPR图像像素进行归一化,得到矩阵NI;步骤2:对矩阵NI进行直方图均衡处理,得到矩阵NI_H;步骤3:对矩阵NI_H进行三值化,三值化阈值根据最大类间方差双阈值法设定,得到矩阵NI_HB;步骤4:对矩阵NI_HB的每列进行求导,然后使每列中相位相邻元素之间为异号,最终得到两种相位类型;步骤5:选取数量较多的相位类型作为GPR图像病害类型。本发明的有益效果是:实现病害特征的突出,有利于提取病害特征,实现了高速公路地下常见病害的突出,方便了病害解释过程,节约成本,符合探地雷达行业病害识别自动化的追求目标,具有很大的现实意义。
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公开(公告)号:CN108376401B
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN201810148138.4
申请日:2018-02-13
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于行方差的自动定位GPR信号病害位置方法,其特征是,包括如下步骤:1)采集探地雷达数据,对所采集的数据进行重叠分割;2)对分割后的数据进行归一化处理;3)对处理后的数据计算行方差,并构成列向量;4)设置行方差的阈值,并对列向量的每个数据与阈值比较,进行判定是否该行有病害;若有病害的行段总行数小于最小行数,判定该图无病害;若有病害的行段总行数大于最小行数,判定该图有病害,并输出最大行数对应的行段;所述最小行数为判定是否有病害的阈值。本发明所达到的有益效果:根据GPR信号公路路基图像有无病害的行方差分布的区别,结合阈值法区分出图像有无病害,并提取病害位置,节省了大量时间和人力。
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公开(公告)号:CN108375334B
公开(公告)日:2020-06-09
申请号:CN201810148367.6
申请日:2018-02-13
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提出一种基于SAR的GPR多层钢筋网参数检测方法,包括步骤:(1)GPR扫描图像进行预处理,消除扫描图像数据中的噪声和直达波;(2)对经过预处理后的GPR扫描图像通过孔径合成技术得到偏移图像;(3)从偏移图像中自顶层向下逐层提取钢筋网的参数,获取每一层钢筋网的钢筋水平方向间隔和钢筋深度。本发明利用偏移成像技术有效提高了GPR图像分辨率以及可识别度。并且计算过程中只使用了GPR探测系统可以轻易得到的先验知识,最终达到了对钢筋网的自动参数提取,大大提高了探测效率。
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公开(公告)号:CN109544531A
公开(公告)日:2019-03-29
申请号:CN201811376241.0
申请日:2018-11-19
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 一种基于形状特征识别GPR图像病害类型的方法,包括如下步骤:步骤1:针对存在病害反射波的GPR图像,对GPR图像进行F-K偏移,得到GPR图像矩阵NI;步骤2:对GPR图像矩阵NI进行归一化,得到归一化矩阵NI_H;步骤3:依据最大类间方差阈值法对归一化矩阵NI_H进行二值化,得到二值矩阵NI_HB;步骤4:对二值矩阵NI_HB依据图像最大连通区域进行图像分割,分割后图像只保留最大的连通区域;步骤5:根据图像分割后最大连通区域在垂直方向上的深度与水平方向上的宽度的比值进行图像模式识别,判断GPR图像病害类型。本发明实现了病害形状特征的突出,有利于提取病害特征,方便了病害解释过程,节约成本,符合探地雷达行业病害识别自动化的追求目标,具有较大的现实意义。
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公开(公告)号:CN109712096B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN201811641613.8
申请日:2018-12-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种结合小波分解的GPR钢筋数量检测方法,包括以下步骤:在探地雷达数据中,由雷达波在不同界面引起的反射波或者环境中的噪声在A扫描图像中总是会出现在同一时间位置,这些杂波会在B扫描图像中产生一条水平线;先对B扫描数据二维矩阵中每行数据求方差,然后只对方差极小的行进行均值法抑制杂的操作,保证钢筋反射波的强度不受影响;采用小波变换处理步骤1中均值法抑制杂波得到的数据;根据步骤2小波变换的结果获取钢筋数量信息,本发明利用图像小波分解技术有效提高了GPR钢筋探测图像分辨率以及可识别度。并且计算过程中并未使用较大运算量的方法以及过多的人为参与,最终达到了对钢筋图像的简化,大大提高了效率。
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公开(公告)号:CN108319927B
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN201810148171.7
申请日:2018-02-13
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种自动识别病害的方法,其特征是,包括如下步骤:步骤1)采集探地雷达数据,并进行数据重叠分割;步骤2)对分割后形成的数据矩阵采用行方差和阈值法提取病害位置信息;步骤3)将步骤2)得到的数据进行直方图均衡处理;步骤4)利用二八原则设置阈值,并对直方图均衡后的图像进行二值化;步骤5)对图像每列进行求导,并计算两种相位类型的数量;步骤6)选取数量多的相位类型作为图像伤害类型。本发明所达到的有益效果:实现自动定位病害位置,提取病害特征,实现了高速公路地下常见病害,节省了病害解释员大量的时间和精力,节约成本,符合探地雷达行业病害识别自动化的追求目标,具有很大的现实意义。
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公开(公告)号:CN109712096A
公开(公告)日:2019-05-03
申请号:CN201811641613.8
申请日:2018-12-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种结合小波分解的GPR钢筋数量检测方法,包括以下步骤:在探地雷达数据中,由雷达波在不同界面引起的反射波或者环境中的噪声在A扫描图像中总是会出现在同一时间位置,这些杂波会在B扫描图像中产生一条水平线;先对B扫描数据二维矩阵中每行数据求方差,然后只对方差极小的行进行均值法抑制杂的操作,保证钢筋反射波的强度不受影响;采用小波变换处理步骤1中均值法抑制杂波得到的数据;根据步骤2小波变换的结果获取钢筋数量信息,本发明利用图像小波分解技术有效提高了GPR钢筋探测图像分辨率以及可识别度。并且计算过程中并未使用较大运算量的方法以及过多的人为参与,最终达到了对钢筋图像的简化,大大提高了效率。
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公开(公告)号:CN108960172A
公开(公告)日:2018-12-07
申请号:CN201810763055.6
申请日:2018-07-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00664
Abstract: 本发明公开了一种识别GPR图像病害类型的方法,包括如下步骤:步骤1:针对存在病害反射波的GPR图像,对GPR图像像素进行归一化,得到矩阵NI;步骤2:对矩阵NI进行直方图均衡处理,得到矩阵NI_H;步骤3:对矩阵NI_H进行三值化,三值化阈值根据最大类间方差双阈值法设定,得到矩阵NI_HB;步骤4:对矩阵NI_HB的每列进行求导,然后使每列中相位相邻元素之间为异号,最终得到两种相位类型;步骤5:选取数量较多的相位类型作为GPR图像病害类型。本发明的有益效果是:实现病害特征的突出,有利于提取病害特征,实现了高速公路地下常见病害的突出,方便了病害解释过程,节约成本,符合探地雷达行业病害识别自动化的追求目标,具有很大的现实意义。
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公开(公告)号:CN109544531B
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN201811376241.0
申请日:2018-11-19
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 一种基于形状特征识别GPR图像病害类型的方法,包括如下步骤:步骤1:针对存在病害反射波的GPR图像,对GPR图像进行F‑K偏移,得到GPR图像矩阵NI;步骤2:对GPR图像矩阵NI进行归一化,得到归一化矩阵NI_H;步骤3:依据最大类间方差阈值法对归一化矩阵NI_H进行二值化,得到二值矩阵NI_HB;步骤4:对二值矩阵NI_HB依据图像最大连通区域进行图像分割,分割后图像只保留最大的连通区域;步骤5:根据图像分割后最大连通区域在垂直方向上的深度与水平方向上的宽度的比值进行图像模式识别,判断GPR图像病害类型。本发明实现了病害形状特征的突出,有利于提取病害特征,方便了病害解释过程,节约成本,符合探地雷达行业病害识别自动化的追求目标,具有较大的现实意义。
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公开(公告)号:CN108376401A
公开(公告)日:2018-08-07
申请号:CN201810148138.4
申请日:2018-02-13
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于行方差的自动定位GPR信号病害位置方法,其特征是,包括如下步骤:1)采集探地雷达数据,对所采集的数据进行重叠分割;2)对分割后的数据进行归一化处理;3)对处理后的数据计算行方差,并构成列向量;4)设置行方差的阈值,并对列向量的每个数据与阈值比较,进行判定是否该行有病害;若有病害的行段总行数小于最小行数,判定该图无病害;若有病害的行段总行数大于最小行数,判定该图有病害,并输出最大行数对应的行段;所述最小行数为判定是否有病害的阈值。本发明所达到的有益效果:根据GPR信号公路路基图像有无病害的行方差分布的区别,结合阈值法区分出图像有无病害,并提取病害位置,节省了大量时间和人力。
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