一种古建筑木结构裂缝智能识别系统

1.本发明涉及古建筑智能运维技术领域，具体为一种古建筑木结构裂缝智能识别系统。


背景技术：

2.我国古建筑木结构可以简化为杆系单元和变刚度单元组合的梁柱体系，而几乎所有的梁、柱构件都会出现裂缝，并在后续荷载及应力集中作用下扩展成为危险裂缝，从而引发构件发生脆断，甚至导致整体结构出现连续性倒塌。由此可见，裂缝的萌生及扩展是影响古建筑木结构剩余寿命的重大隐患，裂缝识别成为了实现剩余寿命精准预测的关键前提。然而，当前我国古建筑木结构裂缝识别主要依靠人工检测，少部分借助了超声波、应力波、皮罗钉等物理检测仪器，以上均属于接触式检测方法，在古建筑木结构裂缝识别过程中存在成本高、效率低、误差大、测不全等局限问题。


技术实现要素：

3.解决的技术问题针对现有技术的不足，本发明提供了一种古建筑木结构裂缝智能识别系统，解决了现在技术中古建筑木结构裂缝检测成本高、效率低、误差大、测不全等局限的问题。
4.技术方案为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种古建筑木结构裂缝智能识别系统，包括软件系统和app系统，所述软件系统包括上传照片系统、照片服务器、yolov5裂缝检测系统、yolov5裂缝训练系统、识别检测的裂缝结果、训练库和筛选系统，所述上传照片系统的输出端与照片服务器的输入端之间通过导线实现电性连接，所述照片服务器的输出端与yolov5裂缝检测系统的输入端之间通过导线实现电性连接，所述yolov5裂缝检测系统的输出端与yolov5裂缝训练系统之前通过导线实现双向连接，所述yolov5裂缝训练系统的输出端与识别检测的裂缝结果的输入端之间通过导线实现电性连接，所述yolov5裂缝检测系统的输出端与筛选系统的输入端之间通过导线实现电性连接，所述筛选系统和训练库的输出端与yolov5裂缝训练系统的输入端之间通过导线实现电性连接。
5.所述筛选系统包括非裂缝图片上传模块、图片库、截图单元、标记对比、非裂缝标记去除单元和删除单元，所述非裂缝图片上传模块的输出端与图片库的输入端之间通过导线实现电性连接，所述图片库的输出端与截图单元的输入端之间通过导线实现电性连接，所述标记对比的输出端与非裂缝标记去除单元的输入端之间通过导线实现电性连接，所述删除单元的输出端与图片库的输入端之间通过导线实现电性连接，所述图片库与标记对比之间通过导线实现双向电性连接。
6.2优选的，所述app系统包括登入界面、注册界面和进入上传图片系统，所述登入界面的输出端与注册界面的输入端之间通过网络实现连接，所述注册界面的输出端与进入上传图片系统的输入端之间通过网络实现连接。
7.优选的，所述上传照片系统包括登入单元、基本信息填写和图片上传，所述登入单元的输出端与基本信息填写的输入端之间通过网络实现连接，所述基本信息填写的输出端与图片上传的输入端之间通过网络实现连接。
8.优选的，所述照片服务器包括图片接收模块、图片检索模块和图片暂存模块，所述图片接收模块的输出端与图片检索模块的输入端之间通过导线实现电性连接，所述图片检索模块的输出端与图片暂存模块的输入端之间通过导线实现电性连接。
9.优选的，所述非裂缝图片上传模块用于古建筑木结构中非裂缝图片的上传。
10.优选的，所述截图单元用于yolov5裂缝检测系统图片检测中标记体进行截图。
11.优选的，所述标记对比用于将截图的图片与图片库中上传图片进行对比筛选。
12.优选的，所述非裂缝标记去除单元用于标记对比后对非裂缝的图片进行删除。
13.有益效果本发明提供了一种古建筑木结构裂缝智能识别系统。与现有技术相比具备以下有益效果：1、该古建筑木结构裂缝智能识别系统，通过启动yolov5裂缝检测系统，使yolov5裂缝训练系统对一个个图片进行裂缝自动标记，且对裂缝图片进行实时识别，并输出裂缝参数报告，在后续第n次输入同一个古建筑木结构裂缝图片的时候，能够通过识别检测的裂缝结果计算出裂缝扩展的相关情况，u以及训练库进行数据的储存，使其不需要花费大量的人力花费大量的时间进行古建筑木结构裂缝人工检测，可以直接通过嵌入系统里面的yolo算法进行裂缝智能识别，为古建筑木结构智能运维与健康管理有着重要的支撑作用；2、该古建筑木结构裂缝智能识别系统，通过yolov5裂缝训练系统在对图片进行自动识别时，会自动对图片中裂缝进行自动标记，且标记后会通过截图单元对每一个处标记进行自动截图，且截图通过标记对比进入到图片库，并与图片库中所有上传的非裂缝自动对比识别，通过非裂缝标记去除单元将不是裂缝的截图全部进删除，直接将yolov5裂缝训练系统中非裂缝的标记进行消除，使yolov5裂缝训练系统只会对裂缝进行标记，这样可以使yolov5算法更加准确，可以避免自动识别中出现非裂缝误差的数据。
附图说明
14.图1为本发明系统图；图2为本发明软件系统图；图3为本发明上传照片系统图；图4为本发明照片服务器图；图5为本发明筛选系统图；图6为本发明app系统图；图7为本发明软件流程图；图8为本发明用户登录流程图；图9为本发明 app功能流程图。
15.图中：1、软件系统；11、上传照片系统；111、登入单元；112、基本信息填写；113、图片上传；12、照片服务器；121、图片接收模块；122、图片检索模块；123、图片暂存模块；13、yolov5裂缝检测系统；14、yolov5裂缝训练系统；15、识别检测的裂缝结果；16、训练库；17、
筛选系统；170、非裂缝图片上传模块；171、图片库；172、截图单元；173、标记对比；174、非裂缝标记去除单元；175、删除单元；2、app系统；21、登入界面；22、注册界面；23、进入上传图片系统。
具体实施方式
16.对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
17.请参阅图1，本发明实施例提供一种技术方案：一种古建筑木结构裂缝智能识别系统，包括软件系统1和app系统2。
18.请参阅图2，软件系统1包括上传照片系统11、照片服务器12、yolov5裂缝检测系统13、yolov5裂缝训练系统14、识别检测的裂缝结果15、训练库16和筛选系统17，上传照片系统11的输出端与照片服务器12的输入端之间通过导线实现电性连接，照片服务器12的输出端与yolov5裂缝检测系统13的输入端之间通过导线实现电性连接，yolov5裂缝检测系统13的输出端与yolov5裂缝训练系统14之前通过导线实现双向连接，yolov5裂缝训练系统14的输出端与识别检测的裂缝结果15的输入端之间通过导线实现电性连接，yolov5裂缝检测系统13的输出端与筛选系统17的输入端之间通过导线实现电性连接，筛选系统17和训练库16的输出端与yolov5裂缝训练系统14的输入端之间通过导线实现电性连接。
19.请参阅图5，筛选系统17包括非裂缝图片上传模块170、图片库171、截图单元172、标记对比173、非裂缝标记去除单元174和删除单元175，非裂缝图片上传模块170的输出端与图片库171的输入端之间通过导线实现电性连接，图片库171的输出端与截图单元172的输入端之间通过导线实现电性连接，标记对比173的输出端与非裂缝标记去除单元174的输入端之间通过导线实现电性连接，删除单元175的输出端与图片库171的输入端之间通过导线实现电性连接，图片库171与标记对比173之间通过导线实现双向电性连接，非裂缝图片上传模块170用于古建筑木结构中非裂缝图片的上传，截图单元172用于yolov5裂缝检测系统13图片检测中标记体进行截图，标记对比173用于将截图的图片与图片库171中上传图片进行对比筛选，非裂缝标记去除单元174用于标记对比173对比后对非裂缝的图片进行删除。
20.请参阅图6，app系统2包括登入界面21、注册界面22和进入上传图片系统23，登入界面21的输出端与注册界面22的输入端之间通过网络实现连接，注册界面22的输出端与进入上传图片系统23的输入端之间通过网络实现连接。
21.请参阅图3，上传照片系统11包括登入单元111、基本信息填写112和图片上传113，登入单元111的输出端与基本信息填写112的输入端之间通过网络实现连接，基本信息填写112的输出端与图片上传113的输入端之间通过网络实现连接。
22.请参阅图4，照片服务器12包括图片接收模块121、图片检索模块122和图片暂存模块123，图片接收模块121的输出端与图片检索模块122的输入端之间通过导线实现电性连接，图片检索模块122的输出端与图片暂存模块123的输入端之间通过导线实现电性连接。
23.请参阅7-8软件和app流程图，使用时，首先通app系统2中登入界面21进行登入，并判断是否是新用户，如是就需要通过注册界面22进行注册，然后输入账号密码并进行登录，
确定登录账号密码是否挣正确，正确登入app主页，不正确回到登入界面21中，然后通过进入上传图片系统23进入到图片发布的界面中，然后再通过上传照片系统11中登入单元111进行再一次登入，并进行基本信息填写112的填写，通过图片上传113进行古建筑木拍摄的图片，并通过照片服务器12中图片接收模块121进行图片接受，且通过图片检索模块122进行检索，检索后通过图片暂存模块123进行暂存，然后启动yolov5裂缝检测系统13，使yolov5裂缝训练系统14对一个个图片进行裂缝自动标记，且对裂缝图片进行实时识别，并输出裂缝参数报告，在后续第n次输入同一个古建筑木结构裂缝图片的时候，能够通过识别检测的裂缝结果15计算出裂缝扩展的相关情况，以及训练库16进行数据的储存。
24.当yolov5裂缝训练系统14在对图片进行自动识别时，会自动对图片中裂缝进行自动标记，且标记后会通过截图单元172对每一个处标记进行自动截图，且截图通过标记对比173进入到图片库171，并与图片库171中所有上传的非裂缝自动对比识别，通过非裂缝标记去除单元174将不是裂缝的截图全部进删除，直接将yolov5裂缝训练系统14中非裂缝的标记进行消除，使yolov5裂缝训练系统14只会对裂缝进行标记，这样可以使yolov5算法更加准确，可以避免自动识别中出现非裂缝误差的数据，另外通过非裂缝图片上传模块170可以将采用的非裂缝图片上传到图片库171中，用于yolov5裂缝训练系统14训练时截图的对比，最后删除单元175可以手动的删除图片库171中非裂缝的图片。
25.app主页情况请参阅图9，app包括动态、关于我们和我的界面，其中动态包括查阅动态和发布动态，发布动态后需要填写动态文本内容，以及会进行定位，并进入图片添加，最后发布动态。
26.我的包括个人信息、信息通知设置、手机号修改、密码修改和语音切换，个人信息包括头像和昵称添加和修改，手机号包括新手机号输入，密码修改需要输入原密码，并确定是否正确，正确输入新的密码，然后再次输入密码，并是否一致，一致后更改成功，当原密码和再次输入密码不正确后，会还回到密码修改主页，且语音切换包括汉语、英语和日语。
27.同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
28.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
29.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。