本發(fā)明涉及水電行業(yè)金屬及混凝土裂紋識別，主要涉及基于自監(jiān)督增強(qiáng)特征的水電行業(yè)金屬或混凝土裂紋識別方法。

背景技術(shù)：

1、在水電行業(yè)中，金屬和混凝土結(jié)構(gòu)的安全性對于工程運(yùn)行至關(guān)重要。然而，這些結(jié)構(gòu)在長期使用過程中可能會出現(xiàn)裂紋等損傷，這會嚴(yán)重影響其功能和壽命。傳統(tǒng)的裂紋檢測方法通常依賴于人工視覺檢查，這不僅耗時(shí)耗力，而且容易受到檢查人員經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷的影響，從而導(dǎo)致檢測結(jié)果的不準(zhǔn)確性和不一致性。

2、目前，也有采用：基于傳統(tǒng)圖像處理方法的金屬和混凝土裂紋檢測技術(shù)。通常涉及使用光學(xué)儀器或攝像設(shè)備捕捉裂紋的圖像，然后通過人工或自動化軟件進(jìn)行分析。具體如下：技術(shù)方案：圖像采集：使用高分辨率相機(jī)或掃描設(shè)備獲取裂紋的圖像。圖像處理：通過圖像處理軟件對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、增強(qiáng)對比度等。特征提?。簭奶幚砗蟮膱D像中提取裂紋的特征，如長度、寬度、形狀等。裂紋識別：根據(jù)提取的特征，通過人工識別或自動分類算法判斷圖像中是否存在裂紋。但是，基于傳統(tǒng)圖像處理方法的金屬和混凝土裂紋檢測技術(shù)存在以下缺陷：

3、（1）主觀性：基于圖像的裂紋檢測往往需要人工干預(yù)，而人的主觀判斷可能會影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

4、（2）環(huán)境干擾：光照、陰影、反射等因素可能干擾圖像的采集和處理，導(dǎo)致裂紋識別的錯誤。

5、（3）裂紋形態(tài)多樣性：裂紋的形態(tài)、方向和寬度各異，現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)可能難以適應(yīng)所有類型的裂紋。

6、（4）實(shí)時(shí)性差：基于傳統(tǒng)圖像的處理方法通常較慢，不適合實(shí)時(shí)監(jiān)測。

7、（5）自動化程度低：雖然有自動化軟件，但總體上仍依賴于人工操作，自動化程度不高。

8、也有采用：基于計(jì)算機(jī)視覺小模型的金屬、混凝土裂紋識別方案技術(shù)路線：

9、（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：

10、使用高分辨率攝像頭或無人機(jī)搭載的攝像設(shè)備進(jìn)行圖像采集。應(yīng)用圖像預(yù)處理技術(shù)，如去噪、對比度增強(qiáng)、圖像裁剪等，以提高裂紋的識別準(zhǔn)確性和效率。

11、（2）特征提?。?/p>

12、使用邊緣檢測算法（如canny算子）提取裂紋的邊緣特征。利用形態(tài)學(xué)操作（如腐蝕、膨脹）來凸顯裂紋區(qū)域。

13、（3）模型選擇與優(yōu)化：

14、選擇適合移動設(shè)備或嵌入式系統(tǒng)的輕量級深度學(xué)習(xí)模型，如mobilenet、squeezenet等。對模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)上的優(yōu)化，如增加深度或?qū)挾龋蛘呤褂媚Ｐ图糁?、量化等技術(shù)來提高其捕捉裂紋特征的能力。

15、（4）數(shù)據(jù)增強(qiáng)與遷移學(xué)習(xí)：

16、應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提高模型的泛化能力。利用遷移學(xué)習(xí)，將預(yù)訓(xùn)練的大型模型參數(shù)遷移到裂紋識別任務(wù)上，以提高小模型的性能。

17、（5）模型訓(xùn)練與評估：

18、在標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練小模型，使用交叉驗(yàn)證等方法來評估模型的性能。應(yīng)用模型融合技術(shù)，如集成學(xué)習(xí)，來進(jìn)一步提高識別準(zhǔn)確性和抗干擾能力。

19、但是基于計(jì)算機(jī)視覺小模型的金屬、混凝土裂紋識別方案技術(shù)路線有以下缺陷：

20、（1）識別準(zhǔn)確性差：由于小模型的復(fù)雜度較低，可能難以捕捉到裂紋的細(xì)微特征，特別是在裂紋寬度較小或圖像質(zhì)量較差的情況下，識別準(zhǔn)確性可能下降。

21、（2）抗干擾能力弱：小模型可能對噪聲、光照變化等干擾因素更敏感，影響裂紋的準(zhǔn)確識別，尤其是在復(fù)雜環(huán)境下。

22、（3）泛化能力不佳：小模型可能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以外的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，泛化能力有限，這可能限制了其在不同場景下的應(yīng)用。

23、綜上，傳統(tǒng)的裂紋識別方法主要基于小模型，這些小模型通常只能在特定的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好，并且對于新的或者不同的數(shù)據(jù)集表現(xiàn)不佳。小模型的學(xué)習(xí)能力有限，很難從有限的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征和規(guī)律。此外，小模型通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而獲取大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)往往需要大量的人力和時(shí)間。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述問題，本發(fā)明提供基于自監(jiān)督增強(qiáng)特征的水電行業(yè)金屬或混凝土裂紋識別方法，此方法基于大模型的水電行業(yè)金屬、混凝土裂紋識別方法具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，能夠?qū)崿F(xiàn)對早期微小裂紋的及時(shí)檢測和預(yù)警。此外，借助大規(guī)模數(shù)據(jù)集和強(qiáng)大的計(jì)算能力，該方法還有助于不斷提高裂紋識別的性能，適應(yīng)水電行業(yè)對安全性和耐久性的高要求。因此，這項(xiàng)技術(shù)在水電行業(yè)具有廣泛的應(yīng)用前景。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述的技術(shù)特征，本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：基于自監(jiān)督增強(qiáng)特征的水電行業(yè)金屬或混凝土裂紋識別方法，包括：

3、步驟s1：數(shù)據(jù)篩序：

4、采用圖像檢索技術(shù)的方案將圖像與圖像之間的相似性度量作為基礎(chǔ)，通過比較圖像的特征，從而找到與查詢圖像相似的圖像；

5、步驟s2：自監(jiān)督學(xué)習(xí)：

6、金屬、混凝土裂紋識別大模型預(yù)訓(xùn)練使用自然圖像數(shù)據(jù)，采用圖像重建的方式，將圖像切分為不重疊的patchs，在輸入模型時(shí)將一定比例的patch隱藏，使模型基于輸入patch重建出被隱藏patch，具備提取圖像通用特征的能力；

7、步驟s3：大模型壓縮：

8、基于應(yīng)用層面的考慮，在金屬、混凝土裂紋預(yù)訓(xùn)練大模型基礎(chǔ)上，利用知識蒸餾、微調(diào)技術(shù)，將預(yù)訓(xùn)練大模型的知識賦能給下游任務(wù)開發(fā)出金屬、混凝土識別模型。

9、所述步驟s1中圖像檢索技術(shù)包括圖像預(yù)處理、特征提取、特征表示、相似性度量、索引構(gòu)建和查詢處理。

10、所述圖像預(yù)處理階段包括對圖像進(jìn)行去噪、縮放、裁剪操作。

11、所述特征提取是從圖像中提取出具有代表性的特征，具體包括顏色、紋理、形狀。

12、所述特征表示是將提取出的特征用向量、矩陣形式表示出來，以便進(jìn)行相似性度量。

13、所述相似性度量用于衡量圖像之間相似程度，包括歐氏距離和余弦相似度；根據(jù)相似性度量，用于對圖像進(jìn)行排序，從而實(shí)現(xiàn)圖像檢索。

14、所述索引構(gòu)建是將圖像特征與圖像庫中的圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成特征索引表，以使得在查詢時(shí)，直接通過特征索引表找到相似的圖像。

15、步驟s3中還包括通過大模型預(yù)先在海量通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，再通過知識蒸餾、微調(diào)技術(shù)將大模型的感知能力轉(zhuǎn)移到應(yīng)用層的小模型，使小模型不僅具有相當(dāng)于大模型的感知能力，同時(shí)便于模型在實(shí)際工業(yè)場景的部署。

16、本發(fā)明有如下有益效果：

17、1、本發(fā)明的通過采用大模型，大模型相比于小模型，大模型具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。大模型通常包含數(shù)億甚至千億個(gè)參數(shù)，能夠從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征和規(guī)律。這使得大模型能夠在不同的數(shù)據(jù)集上具有良好的表現(xiàn)，并且具有更好的泛化能力。此外，大模型還可以通過遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)到的知識應(yīng)用到其他相關(guān)的任務(wù)上，從而減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求。

18、2、本發(fā)明基于大模型的水電行業(yè)金屬、混凝土裂紋識別方法具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，能夠?qū)崿F(xiàn)對早期微小裂紋的及時(shí)檢測和預(yù)警。此外，借助大規(guī)模數(shù)據(jù)集和強(qiáng)大的計(jì)算能力，該方法還有助于不斷提高裂紋識別的性能，適應(yīng)水電行業(yè)對安全性和耐久性的高要求。因此，這項(xiàng)技術(shù)在水電行業(yè)具有廣泛的應(yīng)用前景。

19、3、本發(fā)明通過大模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了完整的數(shù)檢索模式，可以從海量數(shù)據(jù)中篩選出有效數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)的場景進(jìn)行了自監(jiān)督的分類，使得篩選出的數(shù)據(jù)場景豐富、重復(fù)率低。

20、4、本發(fā)明基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)，基于大量的場景數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出了基于水電場景的預(yù)訓(xùn)練模型，預(yù)訓(xùn)練模型對水電場景的圖像數(shù)據(jù)有超強(qiáng)的感知能力。

21、5、本發(fā)明基于自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型，開發(fā)出基于大模型技術(shù)的金屬、混凝土裂紋識別算法，準(zhǔn)確率高且泛化能力強(qiáng)。