本發(fā)明屬于隧道變形檢測領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，我國的道路建設(shè)步伐不斷加快。隧道作為一種重要的交通和地下工程結(jié)構(gòu)，其安全運營對社會經(jīng)濟和人民生活具有重大意義。然而，隧道在長期使用過程中可能受到各種因素的影響，如地質(zhì)變化、水土條件、交通負荷等，這些因素可能導(dǎo)致隧道結(jié)構(gòu)的收斂和變形，進而影響隧道的安全性。因此，隧道收斂變形檢測技術(shù)成為隧道運營和維護中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2、傳統(tǒng)的檢測方法主要基于材料性能的退化模型，假定材料在服役過程中會經(jīng)歷退化，從而影響隧道的收斂情況。然而，這種方法難以準確反映不同環(huán)境下隧道的具體收斂情況。為了解決這一問題，有必要提出一種基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法及系統(tǒng)。

3、本發(fā)明利用yolov5深度學(xué)習(xí)模型，通過圖像識別和分析技術(shù)，對隧道結(jié)構(gòu)的收斂和變形進行實時檢測和評估。相比傳統(tǒng)方法，基于yolov5的檢測方法能夠更準確地捕捉隧道在不同環(huán)境中的變化情況，從而提高隧道安全檢測的可靠性和效率。通過采用先進的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，隧道運營和維護人員可以更早地發(fā)現(xiàn)潛在問題，并采取相應(yīng)的預(yù)防措施，確保隧道的長期安全運營。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種隧道收斂變形檢測的方法，通過yolov5靶標(biāo)中心檢測模型實時檢測安裝在隧道拱頂、拱肩以及拱腰的靶標(biāo)中心的位移變化?；诎袠?biāo)中心位移的變化量，利用幾何關(guān)系評估隧道的收斂變形程度，從而實現(xiàn)隧道收斂變形的實時檢測。此外，該方法還能夠采集隧道收斂過程中的數(shù)據(jù)變化。這些數(shù)據(jù)不僅提供了對隧道結(jié)構(gòu)健康狀況的詳盡了解，還可用于預(yù)測、維護和安全管理，進一步提高隧道運營的安全性和可靠性。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本申請?zhí)岢隽艘环N基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法，具體包括以下步驟：

3、（1）模型訓(xùn)練步驟，首先獲取待檢測靶標(biāo)的圖像，并對圖像進行預(yù)處理。然后，使用預(yù)處理后的圖片對yolov5靶標(biāo)中心檢測模型進行訓(xùn)練。

4、（2）數(shù)據(jù)采集步驟，采集隧道的建造數(shù)據(jù)以及地理數(shù)據(jù)；

5、（3）點位分析步驟，確定靶標(biāo)安裝位置以及檢測設(shè)備安裝位置;

6、（4）設(shè)備安裝步驟，在靶標(biāo)安裝位置安裝靶標(biāo)，并在相應(yīng)的檢測設(shè)備位置安裝對應(yīng)的檢測設(shè)備；

7、（5）數(shù)據(jù)分析步驟，根據(jù)檢測相機反饋的數(shù)據(jù)，獲取靶標(biāo)中心的坐標(biāo)并進行整體分析，如果對比結(jié)果超出預(yù)設(shè)閾值，則發(fā)出異常警報；

8、基礎(chǔ)方案工作原理及有益效果：

9、在使用該方法時，首先使用4k高清工業(yè)相機采集待檢測靶標(biāo)的圖像，然后對采集到的圖片進行圖片篩選、圖片銳化、圖片增強等預(yù)處理操作。接下來，利用圖片標(biāo)記軟件labelme標(biāo)記出每幅圖像中靶標(biāo)以及靶標(biāo)中心的真實位置。將70%的圖片作為訓(xùn)練yolov5靶標(biāo)中心識別模型的訓(xùn)練集，剩余30%作為驗證集。利用訓(xùn)練集訓(xùn)練yolov5靶標(biāo)中心識別模型，直至模型的損失逐漸趨于收斂后停止訓(xùn)練。通過驗證集驗證損失趨于收斂時的yolov5靶標(biāo)中心識別模型，當(dāng)驗證結(jié)果符合要求時，即可得到所需的yolov5靶標(biāo)中心識別模型。

10、接著，采集隧道的建造數(shù)據(jù)（包括隧道一個斷面的尺寸數(shù)據(jù)），通過對隧道建造數(shù)據(jù)的分析，確定隧道斷面最容易出現(xiàn)收斂的位置，即靶標(biāo)安裝位置。根據(jù)隧道建造數(shù)據(jù)和靶標(biāo)安裝位置數(shù)據(jù)，分析得到檢測設(shè)備的安裝位置，確保檢測設(shè)備能夠?qū)λ淼赖囊粋€斷面進行完整檢測。

11、在上述分析得到的設(shè)備安裝點位安裝對應(yīng)的設(shè)備后，進行隧道的收斂分析。對4k高清工業(yè)相機拍攝到的靶標(biāo)圖片進行分析，得到靶標(biāo)中心點的坐標(biāo)，并與對應(yīng)的靶標(biāo)中心進行對比，即將同一靶標(biāo)在不同時期的中心位置進行對比，得到靶標(biāo)中心在一段時間內(nèi)的偏移量。如果偏移量超過預(yù)設(shè)閾值，則表明安裝在隧道斷面的靶標(biāo)發(fā)生了位移，這通常意味著該靶標(biāo)安裝位置處發(fā)生了變化，需要進行處理。因此，系統(tǒng)會發(fā)出提醒，由相應(yīng)的工作人員進行現(xiàn)場確認。然而，由于隧道收斂變化是一個長期過程，大多數(shù)情況下無需工作人員現(xiàn)場確認，從而有效節(jié)省人力成本，并提高隧道收斂檢測的便捷性。

12、同時，與檢測設(shè)備安裝位置相比，靶標(biāo)安裝位置處發(fā)生收斂變形的概率更大。通過這種方式，可以確保檢測到的靶標(biāo)中心位置的有效性。

13、綜上所述，本方法在節(jié)約成本的基礎(chǔ)上提升了隧道收斂檢測的便捷性，并能夠持續(xù)保證檢測結(jié)果的有效性。

14、有益效果：

15、通過4k高清工業(yè)相機采集隧道斷面的靶標(biāo)圖像后，利用yolov5靶標(biāo)中心識別模型對靶標(biāo)中心進行識別?；诎袠?biāo)中心位移的變化量，通過幾何關(guān)系檢測隧道的收斂變形程度，實現(xiàn)了對隧道收斂的實時檢測。同時，采集隧道收斂過程中的數(shù)據(jù)變化，這些數(shù)據(jù)提供了對隧道結(jié)構(gòu)健康狀況的詳盡了解，有助于進行預(yù)測、維護和安全管理。

16、采用本方法輔助判斷隧道是否發(fā)生收斂，能夠顯著提高隧道使用的安全性和可靠性，從而確保隧道使用者的安全。通過實時檢測和數(shù)據(jù)分析，本方法不僅提升了檢測的準確性和效率，還有效降低了人力成本，增強了隧道收斂檢測的便捷性和有效性。

技術(shù)特征：

1.一種基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法，獲取其特征在于，對上述的靶標(biāo)圖像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強，數(shù)據(jù)增強包括對圖像的亮度變化、對比度增強、旋轉(zhuǎn)操作，所有的待檢測靶標(biāo)圖像數(shù)據(jù)構(gòu)成一個用于訓(xùn)練yolov5靶標(biāo)中心檢測模型的數(shù)據(jù)集，將所述的靶標(biāo)數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗證集，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法，其特征在于：點位分析步驟中，獲取一個隧道斷面上容易發(fā)生變形的五個位置進行監(jiān)控。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法，其特征在于：數(shù)據(jù)分析步驟中，對比得到的靶標(biāo)偏移量超過預(yù)先設(shè)置的閾值，進行異常提醒。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法，其特征在于：構(gòu)建數(shù)據(jù)包括隧道的長度、寬度、高度和斷面的弧度，地理數(shù)據(jù)包括隧道所處的地理位置以及地貌特征。

6.一種基于yolov5的隧道收斂變形檢測系統(tǒng)，其特征在于應(yīng)用于權(quán)利要求1至5任意一項提及的基于yolov5的隧道收斂變形檢測方法。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集端、數(shù)據(jù)處理端和數(shù)據(jù)存儲端。數(shù)據(jù)采集端包括靶標(biāo)和檢測設(shè)備，靶標(biāo)安裝在隧道的指定位置，用于反映隧道的形變情況，檢測設(shè)備負責(zé)拍攝靶標(biāo)圖像并將數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)處理端。數(shù)據(jù)處理端接收并分析靶標(biāo)圖像，提取靶標(biāo)中心數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)存儲端進行保存。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于隧道檢測的技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于YOLOv5的隧道收斂變形檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：模型訓(xùn)練步驟，利用靶標(biāo)圖像對YOLOv5靶標(biāo)中心檢測模型進行訓(xùn)練；數(shù)據(jù)采集步驟，采集隧道的建造數(shù)據(jù)以及地理數(shù)據(jù)；安裝位置分析步驟，對建造數(shù)據(jù)進行分析得到靶標(biāo)安裝位置以及檢測設(shè)備安裝位置；設(shè)備安裝步驟，在分析得到的點位上安裝相應(yīng)設(shè)備；數(shù)據(jù)分析步驟，對檢測到的靶標(biāo)中心的坐標(biāo)進行整體分析，若對比的結(jié)果超出了最大的閾值，則發(fā)出異常提醒。通過上述方法，本發(fā)明實現(xiàn)了對隧道收斂變形的實時檢測。整體來說，本發(fā)明不僅提高了隧道收斂檢測的精確性和效率，還大幅減少了人力成本，并增強了隧道運營的安全性和可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員：單武揚,王焱,喻小芹,盧梟宇,謝杙桀,劉澳齡
受保護的技術(shù)使用者：單武揚
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10