(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111625244.5 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 南通大学 地址 226019 江苏省南 通市崇川区啬园路9 号 (72)发明人 杨浩　徐向阳　 (51)Int.Cl. G06T 7/70(2017.01) G06T 7/80(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G01B 11/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于Mask R-CNN的结构位移监测方法 (57)摘要 本发明涉及结构位移测量技术领域， 具体涉 及一种基于MaskR ‑CNN的结构位移监测方法， 包 括标志点选 取， 标志点预训练， 目标检测， 语义分 割及坐标转换等五个步骤。 本发 明有效的解决了 传统结构位移测量方法识别准确度较低、 标志点 普适性差、 标志点配准自动化程度低等缺点， 同 时有效的提高了检测监控作业的自动化、 智能化 水平及检测作业效率， 并降低了检测作业的施工 难度、 劳动强度及作业成本 。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 114511620 A 2022.05.17 CN 114511620 A 1.一种基于 Mask R‑CNN的结构位移监测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 标志点选取， 首先对待检测目标物上设置若干标定实际检测标志点， 同时在检测计 算机系统中对待检测目标物的图纸上设置与标定实际检测标志点对应的标定虚拟检测标 志点， 然后对标定实际检测标志点和标定虚拟检测标志点位置进行匹配验证， 并在完成验 证后即可完成标志点选取； S2、 标志点预训练， 然后利用监控采样设备对待检测目标物上设置的标定实际检测标 志点进行拍照， 并将拍照后的图像数据发送至检测计算机系统中， 将拍照得到的实际检测 标志点与标定虚拟 检测标志 点位置进行对应验证， 并由检测计算机系统利用Mask  R‑CNN形 成对拍照得到的实际检测标志点与 虚拟检测标志 点位置进 行对应验证识别逻辑， 然后对验 证识别逻辑在不同采样环境下进行迁徙训练学习， 从而生成识别检测逻辑模型， 即可完成 监控采样设备 标志点预训练， 作业； S3、 目标检测， 采用相机标定方式对待检测目标物进行定期检测作业， 然后将检测结果 带入到S2 步骤生成的应验证识别逻辑中， 按照应验证识别逻辑对当前检测的实际标志 点进 行分析识别； S4、 语义分割， S3步骤在对实际标志点进行分析中， 首先利用Mask  R‑CNN算法将标志点 在图像中的大致位置自动识别出来， 进而通过利用Mask  R‑CNN语义分割将标志 点像素分割 出来备用， 并对各标志点像素采用双线性内插法进行亚像素处理， 即可得到各标志点像素 值； S5、 坐标转换， 完成S4步骤后， 将S4步骤得到的各标志点像素值利用验证识别逻辑计 算， 得到各标志点在待检测目标物上 的实际坐标值， 然后将得到的实际坐标值与S1步骤中 的标定实际检测标志 点间通过验证识别逻辑进行比对计算， 即可得到待检测目标物的位置 量。 2.根据权利要求1所述的一种基于Mask  R‑CNN的结构位移监测方法， 其特征在于： 所述 S2步骤中， 监控采样设备对实际检测标志点进行拍照时， 监控采样设备的采样相机标定针 对中心透 视及径向畸变两个问题进行相机标定 。 3.根据权利要求1所述的一种基于Mask  R‑CNN的结构位移监测方法， 其特征在于： 所述 S2和S3步骤中， 监控采样设备的采样相机在进行标志点标定时采用单应性矩阵法、 棋盘标 定法中的任意 一种或两种共用。 4.根据权利要求1所述的一种基于Mask  R‑CNN的结构位移监测方法， 其特征在于： 所述 S1步骤中的检测计算机系统为基于大数据计算为基础的服务器平台， 且所述检测计算机系 统中另设BP神经网络系统及LSTM神经网络系统， 且 所述BP神经网络系统及LSTM神经网络系 统并联并分别与Mask  R‑CNN系统建立数据连接 。 5.根据权利要求1所述的一种基于Mask  R‑CNN的结构位移监测方法， 其特征在于： 所述 S2步骤中， 监控采样设备包括承载基体、 检测头、 激光测距雷达、 激光光标灯、 CCD摄像头、 三 维扫描仪、 补光灯、 亮度传感器、 水平仪、 三 维陀螺仪及驱动电路； 所述承载基体上外表 面通 过三维位移台与一个检测头连接， 且一个检测头和一个三维位移台构成一个检测组， 所述 检测组至少一个， 且检测组的检测轴线与水平面呈0 °—90°夹角， 所述检测头为轴向界面呈 矩形的柱状腔 体结构； 所述激光测距雷达、 激光光标灯、 CCD摄像头、 三 维扫描仪均嵌于检测 头侧表面， 所述激光测距雷达、 CCD摄像头及三维扫描仪环绕激光光标灯均布， 且激光测距权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114511620 A 2雷达、 激光光标灯、 CCD摄像头、 三维扫描仪平行分布， 并与检测 头轴线垂直分布， 所述补光 灯为若干个， 所述补光灯环绕检测头轴线均布在检测头外侧 面， 且若干个所述补光灯光轴 均与检测头轴线垂直分布； 所述水平仪、 三维陀螺仪均嵌于检测头内， 所述三维陀螺仪位于检测头中心位置， 所述 亮度传感器嵌于检测头上端面并与检测头同轴分布， 所述驱动电路嵌于承载基体内， 所述 驱动电路分别与激光测距雷达、 激光光标灯、 CCD摄像头、 三 维扫描仪、 补光灯、 亮度传感器、 水平仪、 三维陀螺 仪及三维位移台电性连接 。 6.根据权利要求5所述的一种基于Mask  R‑CNN的结构位移监测方法， 其特征在于： 所述 承载基体为无人飞行器、 无人车辆及无人船舶中的任意一种， 且承载基体上均设导航及避 障机构。 7.根据权利要求5所述的一种基于Mask  R‑CNN的结构位移监测方法， 其特征在于： 所述 三维位移台上设有至少一个角度传感器， 且所述角度传感器与驱动电路电性连接 。 8.根据权利要求5所述的一种基于Mask  R‑CNN的结构位移监测方法， 其特征在于： 所述 驱动电路为基于FPGA芯片、 DSP芯片中任意一种为基础的电路系统， 且 所述驱动电路上设有 串口通讯电路、 无线数据通讯电路及GNS S卫星定位电路。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114511620 A 3