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建筑預(yù)制梁下外墻板拼縫滲水狀態(tài)紅外圖像識(shí)別方法
Infrared Image Identification Method for Water Seepage State of Exterior Wall Panel Splices under Prefabricated Beams in Buildings
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彭方圓
（ 北京城建房地產(chǎn)開發(fā)有限公司 ，北京 100081)
摘 要 ：為了能夠精準(zhǔn)識(shí)別出裝配式建筑預(yù)制梁下外墻板拼縫滲水狀態(tài)，評(píng)估建筑使用質(zhì)量，提出建筑預(yù)制梁下外墻板拼縫滲水狀態(tài)紅外圖像識(shí)別方法。應(yīng)用高斯低通濾波方法和基于控制點(diǎn)的幾何校正模型對(duì)外墻板拼縫紅外圖像進(jìn)行降噪與校正處理；應(yīng)用基于熱源模糊聚類方法對(duì)處理后的紅外圖形進(jìn)行聚類分割；根據(jù)圖像分割結(jié)果構(gòu)建基于 BiFPN 改進(jìn)的 YOLO v3 網(wǎng)絡(luò)模型，提取外墻板拼縫圖像滲水特征、聚類分割后的外墻板拼縫滲水紅外圖像特征 ，精準(zhǔn)識(shí)別外墻板拼縫滲水紅外圖像。結(jié)果表明：應(yīng)用本文方法的峰值信噪比均在52. 6 以上，交互比最高值為 0. 986 ; 紅外圖像預(yù)處理效果良好，識(shí)別精度較高，有效滿足建筑紅外檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)要求，為評(píng)估建筑的使用質(zhì)量提供可靠依據(jù)。
關(guān)鍵詞：裝配式建筑 ；預(yù)制梁 ；外墻板 ；拼縫滲水狀態(tài) ；紅外圖像識(shí)別 ；聚類分割
中圖分類號(hào)：TP69
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A
文章編號(hào)： 1005- 8249 (2024) 04- 0111- 06
DOI:10. 19860/j.cnki.issn1005 - 8249.2024.04.020
PENG Fangyuan
(Bucg Real Estate Co. ，Ltd. ，Beijing 100081 , China)
Abstract: In order to accurately identify the water seepage state of the joint of the outer wall panel under the prefabricated beam of the prefabricated building and evaluate the service quality of the building, an infrared image recognition method for the water seepage state of the joint of the outer wall panel under the prefabricated beam of the building was proposed. Apply Gaussian low-pass filtering method and geometric correction model based on control points to denoise and correct infrared images of external wall panel seams; Apply the fuzzy clustering method based on heat source to cluster and segment the processed infrared images; Construct a YOLOv3 network model based on BiFPN improvement based on image segmentation results, extract water seepage features from exterior wall panel joint images, cluster the segmented infrared image features of exterior wall panel joint water seepage, and accurately identify the infrared image of exterior wall panel joint water seepage. The results show that the peak signal-to-noise ratio of the proposed method is above 52.6, and the highest interaction ratio is 0.986. The infrared image preprocessing effect is good, the recognition accuracy is high, and it effectively meets the requirements of building infrared detection standards, providing a reliable basis for evaluating the quality of building use.
Keywords: prefabricated building; precast beam; outside the wall; splice seam seepage state; infrared image recognition; clustering segmentation
作者簡(jiǎn)介： 彭方圓 (1979—) , 男 ，本科 ，工程師 ，研究方向：裝配式建筑施工。
收稿日期：2023- 02- 17
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