(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211276273.X (22)申请日 2022.10.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115346162 A (43)申请公布日 2022.11.15 (73)专利权人 南京优佳建 筑设计有限公司 地址 210000 江苏省南京市 建邺区白龙江 东街16号3号楼12层 (72)发明人 杨杨　王凤高　张森　米婷婷　 (74)专利代理 机构 南通博瑞达专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 32530 专利代理师 李宾 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (56)对比文件 CN 108830844 A,2018.1 1.16CN 106651872 A,2017.0 5.10 CN 105547602 A,2016.0 5.04 WO 2016164021 A1,2016.10.13 JP 2004102807 A,20 04.04.02 US 2006228009 A1,20 06.10.12 李林静.泄洪洞表 观缺陷的小样本 视觉检测 方法. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 工程 科技Ⅱ辑》 .2021, 胡明.基于OpenCV的地铁隧道衬砌裂缝检测 系统的设计与实现. 《中国优秀硕士学位 论文全 文数据库 工程科技 Ⅱ辑》 .2021, 周丽军， 刘晓.基 于分数阶傅里叶变换的隧 道低对比度裂缝检测. 《计算机科 学》 .2019,第46 卷(第6A期), (续) 审查员 袁玉 (54)发明名称 基于室内监控的地下建筑墙体渗水实时监 测方法 (57)摘要 本发明公开了基于室内监控的地下建筑墙 体渗水实时监测方法， 涉及图像处理领域。 包括： 获取墙体视频帧图像； 对墙体视频帧图像进行连 通域检测， 得到连通域以及连通域的边缘线； 计 算每个连通域的圆形度和矩形度， 并得到每个连 通域的轮廓特征值； 获取每个连通域的边缘线上 的边缘点的梯度计算每个连通域的边缘梯度强 度； 计算每个连通域的连通域变化率得到的渗水 概率； 利用每个连通域的轮廓特征值、 边缘梯度 强度和渗水概率计算每个连通域的渗水指标值， 确定是否存在渗水区域。 本发明通过连通域的边 缘梯度以及连通域的变化情况区分阴影区域与 渗水区域， 提高了对墙体的渗水区域的检测， 能 够更好的保证地下建 筑的安全性。 [转续页] 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115346162 B 2022.12.13 CN 115346162 B (56)对比文件 Shuan Yan 等.On Ima ge Fusion of Ground Surface Vibrati on for Map ping and Locating Underground Pipel ine Leaka ge: An Experimental I nvestigation. 《sensors》 .2020, 谢丹 等.融合多特 征因素的像素级裂缝检测. 《智能计算机与应用》 .2021,第1 1卷(第8期), Jiaqi Li 等.Researc h on Water Se epage Detection Technology of T unnel Asphalt Pavement Based o n Deep Learn ing and Digital Ima ge Proces sing. 《Researc h Square》 .202 2,2/2 页 2[接上页] CN 115346162 B1.基于室内监控的地下建筑墙 体渗水实时监测方法， 其特 征在于， 包括： 获取多张地下建筑的墙 体视频帧图像； 对每一张墙体视频帧图像进行连通域检测， 得到每一张墙体视频帧图像中的连通域， 以及每个连通域的边缘线； 根据每一张墙体视频帧图像中每个连通域的边缘线以及每个连通域的面积计算每个 连通域的圆形度； 根据每一张墙体视频帧图像中每个连通域的面积以及最小外接矩形的面积计算每个 连通域的矩形度； 利用每一张墙体视频帧图像中每个连通域的圆形度和矩形度得到每个连通域的轮廓 特征值； 获取每个连通域的边缘线上的边缘点的梯度， 利用每个连通域的边缘线上的边缘点的 梯度信息和边 缘点的数量计算每 个连通域的边缘梯度强度； 根据每个连通域内灰度值的频数， 以及每个连通域对应的墙体视频帧图像的像素点数 量， 确定每 个连通域的分布占比值； 根据任意一张墙体视频帧图像与前一张墙体视频帧图像中相同位置的连通域的分布 占比值， 计算每 个连通域的连通 域变化率； 设置渗水连通域变化率 区间， 利用每个连通域的连通域变化率和设置渗水连通域变化 率区间得到每 个连通域的渗水概 率； 利用每个连通域的轮廓特征值、 边缘梯度强度和渗水概率计算每个连通域的渗水指标 值， 利用每一个连通 域的渗水指标值判断该 连通域对应的区域是否为 渗水区域。 2.根据权利要求1所述的基于室内监控的地下建筑墙体渗水实时监测方法， 其特征在 于， 还包括： 所述多张地下建筑的墙 体视频帧图像为： 获取经过一定时间采集的监控视频中的地下建筑的墙 体图像； 将采集的墙体图像输入神经网络 中， 输出墙体图像在采集 时是否存在外来光源将采集 时存在外来光源的墙体图像进行筛除， 继续进行下一次采样， 直到采集的墙体图像不存在 外来光源， 将该不存在外来 光源的墙 体图像作为当前采样时刻的墙 体视频帧图像。 3.根据权利要求1所述的基于室内监控的地下建筑墙体渗水实时监测方法， 其特征在 于， 所述计算每 个连通域的圆形度的方法为： 获取每个连通域的边缘线长度和每个连通域的面积， 将每个连通域的面积和四倍圆周 率的乘积与边 缘线的长度的平方之商作为每 个连通域的圆形度； 其中， 连通 域的边缘线长度即构成该 连通域的边缘线的边 缘点数量。 4.根据权利要求1所述的基于室内监控的地下建筑墙体渗水实时监测方法， 其特征在 于， 所述计算每 个连通域的矩形度的方法为： 获取每个连通域的最小外接矩形， 将每个连通域的面积与最小外接矩形的面积的比值 作为每个连通域的矩形度。 5.根据权利要求1所述的基于室内监控的地下建筑墙体渗水实时监测方法， 其特征在 于， 所述每 个连通域的轮廓特 征值的获取 方法如下： 获取每个连通域的圆形度和矩形度， 将每个连通域的圆形度和矩形度中的最大值作为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115346162 B 3