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彭方圓
( 北京城建房地產開發有限公司 ,北京 100081)
摘 要 :為了能夠精準識別出裝配式建筑預制梁下外墻板拼縫滲水狀態,評估建筑使用質量,提出建筑預制梁下外墻板拼縫滲水狀態紅外圖像識別方法。應用高斯低通濾波方法和基于控制點的幾何校正模型對外墻板拼縫紅外圖像進行降噪與校正處理;應用基于熱源模糊聚類方法對處理后的紅外圖形進行聚類分割;根據圖像分割結果構建基于 BiFPN 改進的 YOLO v3 網絡模型,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 ,精準識別外墻板拼縫滲水紅外圖像。結果表明:應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 ; 紅外圖像預處理效果良好,識別精度較高,有效滿足建筑紅外檢測標準要求,為評估建筑的使用質量提供可靠依據。
關鍵詞:裝配式建筑 ;預制梁 ;外墻板 ;拼縫滲水狀態 ;紅外圖像識別 ;聚類分割
中圖分類號:TP69
文獻標志碼:A
文章編號: 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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