(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 202211222237.5 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 中国国家铁路集团有限公司 地址 100038 北京市海淀区复兴 路10号 申请人 中国铁道科 学研究院集团有限公司 　 中国铁道科 学研究院集团有限公司 铁道建筑研究所 　 中铁科学技术开发有限公司 　 北京交通大 学 (72)发明人 柴雪松　张翠兵　王雯　田德柱　 李健超　茅宇琳　马学志　李清勇　 尹谦晔　王丹羽　 (74)专利代理 机构 北京天盾知识产权代理有限 公司 11421 专利代理师 姜有保(51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/60(2017.01) G06V 10/766(2022.01) G06V 10/771(2022.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/194(2017.01) (54)发明名称 一种隧道裂缝检测与宽度估计方法 (57)摘要 本发明涉及一种隧道裂缝检测与宽度估计 方法， 该方法包括以下步骤： (1)利用车载设备逐 行扫描整个隧道， 得到整个隧道的扫描 图像， 利 用最大熵分割算法， 对裂缝进行识别、 定位， 得到 每条裂缝的所在区域； (2)利用裂缝的所在区域 的像素点坐标， 以裂缝所在区域的骨架线为参考 中心， 筛除错误检测的裂缝边界点， 以获得裂缝 宽度初步估计值； (3)基于已知宽度区间的历史 存档裂缝图像， 训练宽度初步估计值局部邻域内 的多输出顺序回归器， 对宽度初步估计值进行修 正， 以得到最终输出的宽度估计值。 本发明解决 了现有技术中因隧道内图像质量与噪声严重影 响裂缝宽度估计精度的问题， 从而得到对噪声更 鲁棒的裂缝宽度初步估计值。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 115511854 A 2022.12.23 CN 115511854 A 1.一种隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： (1)利用车载设备逐行扫描整个隧道， 得到整个隧道的扫描图像， 利用最大熵分割算 法， 对裂缝进行识别、 定位， 得到每条裂缝的所在区域； (2)利用裂缝的所在区域的像素点坐标， 以裂缝所在区域的骨架线为参考中心， 筛除错 误检测的裂缝边界点， 以获得裂缝宽度初步估计值； (3)基于已知宽度区间的历史存档裂缝图像， 训练宽度初步估计值局部邻域内的多输 出顺序回归器， 对宽度初步估计值进行修 正， 以得到最终输出的宽度估计值。 2.根据权利要求1所述的一种 隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述步骤 (1)还包括对于同一张扫描图像上 的多条裂缝， 分别记录其中每一条裂缝所在区域的边界 像素点坐标， 组成像素点 坐标集合。 3.根据权利要求1所述的一种 隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述步骤 (2)还包括每获得一个裂缝的所在区域， 从扫描图像中截 取裂缝所在区域的长方形区域； 利 用截取得到的长方 形区域计算裂缝 所在区域的骨架线， 筛除孤立 点。 4.根据权利要求3所述的一种 隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述步骤 (2)还包括计算裂缝 所在区域的骨架线的法线， 筛除噪声点。 5.根据权利要求4所述的一种 隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述步骤 (2)还包括以骨架点为中心向左查看， 直到该点的像素值大于等于阈值， 停止查看， 回退一 个点， 作为后续宽度计算的一 边界点； 以骨架点为中心向右查看， 直到该点的像素值大于等于阈值， 停止查看， 回退一个点， 作为后续宽度计算的又一 边界点； 如果获得的边界点停留在了骨架点本身或者出现左右两侧的边界点位置错误的情况， 那么弃掉 这个点的结果。 6.根据权利要求5所述的一种 隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述步骤 (2)还包括记录其两个边界点到骨架 点的距离的加和， 作为这个骨架 点对应的裂缝宽度； 获 取该裂缝所在区域的若干骨架 点对应的裂缝宽度， 计算其平均值， 作为该裂缝的平均宽度， 即为裂缝宽度初步估计值。 7.根据权利要求1所述的一种 隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述步骤 (3)还包括裁剪历史存档裂缝图像块， 采用预训练的图像特征提取器， 进 行裂缝图像块上的 特征提取。 8.根据权利要求1所述的一种 隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述步骤 (3)还包括将训练集合宽度区间的历史存档裂缝图像作为训练集合， 提取图像特征， 训练宽 度值回归器。 9.根据权利要求8所述的一种隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述宽度值 回归器采用支持向量回归算法。 10.根据权利要求8所述的一种隧道裂缝检测与宽度估计方法， 其特征在于， 所述步骤 (3)还包括对待校正裂缝图像块， 提取图像特征； 将所述待校正裂缝图像块的图像特征输入 其裂缝宽度初步估计值对应的若干所述宽度值回归器中， 输出的宽度求平均， 得到校正后 的宽度估计值。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115511854 A 2一种隧道裂缝检测与宽度估计方 法 技术领域 [0001]本发明涉及隧道表观病害检测技术领域， 特别涉及一种隧道裂缝检测与宽度估计 方法。 背景技术 [0002]由于环境侵蚀和负载增加， 高速铁路隧道等基础设施都会经历逐渐老化， 并伴随 着出现结构病害和疲劳效应病害的问题， 其中隧道衬砌表面裂纹是其中最常见的病害之 一。 隧道衬砌裂缝检测任务的目标是确定隧道衬砌图像中裂缝的位置和宽度、 长度等信息， 在轨道交通领域中至关重要。 目前传统技术， 铁路维护部门的技术人员使用近距离仪器手 工检测和测量基础设施表面裂纹， 这种方法存在工作强度大， 检测结果主观性 强等缺陷。 且 由于铁路运输频率高、 维护窗口短， 很难通过人工目视获取全面、 准确、 详细、 及时的隧道裂 缝信息。 采用基于计算机视觉的方法来自动检测裂缝以取代传统的手动视觉识别是未来的 发展趋势。 [0003]由于隧道内部复杂的环境及恶劣的光照条件， 加上成像时光照、 遮挡、 污渍、 地质 结构等因素 的干扰， 现有的裂缝自动检测方法受 限于图像质量与噪声， 自动检测得到的裂 缝位置往 往存在较大误差， 从中分析 得到的裂缝宽度并不能很好的表征裂缝实际情况。 发明内容 [0004]本发明要解决的技术问题是针对上述不足， 提供一种对噪声鲁棒的的隧道裂缝检 测与宽度估计方法， 来最大程度的降低由于隧道内图像质量与噪声对裂缝真实宽度 的影 响， 同时自动学习历史存档裂缝图像的局部裂缝宽度变化规律， 对宽度进一步进 行校正， 从 而得到最优的宽度估计值。 [0005]本发明是通过以下技 术方案实现的： [0006]一种隧道裂缝检测与宽度估计方法， 该 方法包括以下步骤： [0007](1)利用车载设备逐行扫描整个隧道， 得到整个隧道的扫描图像， 利用最大熵分割 算法， 对裂缝进行识别、 定位， 得到每条裂缝的所在区域； [0008](2)利用裂缝的所在区域的像素点坐标， 以裂缝所在区域的骨架线为参考中心， 筛 除错误检测的裂缝边界点， 以获得裂缝宽度初步估计值； [0009](3)基于已知宽度区间的历史存档裂缝图像， 训练宽度初步估计值局部邻域内的 多输出顺序回归器， 对宽度初步估计值进行修 正， 以得到最终输出的宽度估计值。 [0010]进一步的， 所述的一种隧道裂缝检测 与宽度估计方法， 所述步骤(1)还包括对于同 一张扫描图像上 的多条裂缝， 分别记录其中每一条裂缝所在区域的边界像素点坐标， 组成 像素点坐标集合。 [0011]进一步的， 所述的一种隧道裂缝检测 与宽度估计方法， 所述步骤(2)还包括每获得 一个裂缝的所在区域， 从扫描图像中截取裂缝所在区域的长方形区域； 利用截取得到的长 方形区域计算裂缝 所在区域的骨架线， 筛除孤立 点。说　明　书 1/5 页 3 CN 115511854 A 3