一种用于桥梁裂缝检测的数据处理方法及系统与流程

本发明涉及裂缝数据处理，具体而言，涉及一种用于桥梁裂缝检测的数据处理方法及系统。

背景技术：

1、随着桥梁老化和使用年限的增加，裂缝成为桥梁结构中最常见的损伤形式之一，裂缝长度的监测已成为对桥梁健康管理中的一个重要部分。然而，随着桥梁结构的复杂性和裂缝发生模式的多样性，传统的裂缝检测方法逐渐暴露出精度不足、操作复杂、效率低等问题。目前，裂缝检测主要依赖于人工检测和基于传感器的自动检测两种方式。人工检测通过目视观察或使用简单的测量工具进行裂缝长度和宽度的测量，虽然可以获取直观的数据，但由于检测人员的主观因素和传感器安装位置的不当、设备校准的不精确或设备自身的老化等因素，提供的长度数据本身存在误差，且数据量庞大，往往需要进行进一步的处理和分析，数据处理的准确性直接影响裂缝长度检测结果的可靠性。

2、因此，如何提供一种用于桥梁裂缝检测的数据处理方法及系统是本领域技术人员急需解决的技术问题。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明提出了一种用于桥梁裂缝检测的数据处理方法及系统，旨在解决当前提供的长度数据本身存在误差，且数据量庞大，无法准确的得出裂缝长度检测结果的问题。

2、一个方面，本发明提出了一种用于桥梁裂缝检测的数据处理方法，包括：

3、对待检测的桥梁裂缝部署多个数据检测区域，获取每个数据检测区域对应的初始裂缝长度数据，对所述初始裂缝长度数据进行预处理，根据预处理结果确定目标裂缝长度数据；

4、将所述目标裂缝长度数据根据设定长度阈值划分为第一长度数据和第二长度数据，从每个所述数据检测区域提取相同类型的第一长度数据和第二长度数据分别进行优化处理并构建裂缝第一集合和裂缝第二集合；

5、将所述裂缝第一集合和所述裂缝第二集合采用聚类算法进行聚合分别得出第一聚类集合和第二聚类集合，根据所述第一聚类集合和所述第二聚类集合分别得出第一数据和第二数据，根据所述第一数据和所述第二数据计算得出裂缝长度因数；

6、将所述裂缝长度因数和桥梁裂缝的历史裂缝长度因数进行比较，根据比较结果判断是否对所述裂缝长度因数进行修正并得出目标裂缝长度因数；

7、根据所述第一长度数据和第二长度数据对对应的数据检测区域建立长度数据校正因子，所述长度数据校正因子包括第一校正因子、第二校正因子和第三校正因子；

8、统计所述第一校正因子的第一校正数量，统计所述第二校正因子的第二校正数量，统计所述第三校正因子的第三校正数量，根据所述第一校正数量、第二校正数量和第三校正数量设定所述目标裂缝长度因数的校正常数；

9、根据所述校正常数对所述目标裂缝长度因数进行校正，得到最终裂缝长度数据。

10、进一步的，在将所述目标裂缝长度数据根据设定长度阈值划分为第一长度数据和第二长度数据时，包括：

11、根据桥梁服役因子、桥梁材料因子、设计标准因子、桥梁养护因子计算得出桥梁裂缝综合评分，所述桥梁裂缝综合评分由下列公式得出：

12、；

13、；

14、

15、其中，表示桥梁服役因子，表示当前年份，表示桥梁建造年份，表示桥梁设计使用寿命，表示桥梁养护因子，表示实际养护次数，表示桥梁建议养护次数，表示桥梁材料因子，表示设计标准因子，、、和为权重系数，且，表示桥梁裂缝综合评分；

16、根据所述桥梁裂缝综合评分确定所述长度阈值，根据设定长度阈值划分为第一长度数据和第二长度数据。

17、进一步的，在根据所述桥梁裂缝综合评分确定所述长度阈值，根据设定长度阈值划分为第一长度数据和第二长度数据时，包括：

18、当大于等于0.8时，则设定为第一长度阈值；

19、当小于0.8时，则设定为第二长度阈值；

20、将所述目标裂缝长度数据大于等于所述长度阈值的数据划分为所述第一长度数据；

21、将所述目标裂缝长度数据小于所述长度阈值的数据划分为所述第二长度数据。

22、进一步的，在将所述裂缝第一集合和所述裂缝第二集合采用聚类算法进行聚合分别得出第一聚类集合和第二聚类集合时，包括：

23、设定簇聚类数k=2，随机选择所述裂缝第一集合中两个第一长度数据作为第一簇中心和第二簇中心，对所述裂缝第一集合中的每个第一长度数据分别计算到所述第一簇中心和所述第二簇中心的距离，并将其分配至距离最近的簇，当距离相同时，则分配至所述第一簇中心所在的簇；

24、所述裂缝第一集合中的每个第一长度数据分别计算到所述第一簇中心和所述第二簇中心的距离，由下列公式得出：

25、；

26、；

27、其中，表示所述裂缝第一集合中任意一个第一长度数据，表示所述第一簇中心，表示所述第二簇中心，表示第一集合中任意一个第一长度数据到所述第一簇中心的距离，表示第一集合中任意一个第一长度数据到所述第二簇中心的距离；

28、根据分配结果，得到所述第一聚类集合和所述第二聚类集合。

29、进一步的，在根据所述第一聚类集合和所述第二聚类集合分别得出第一数据和第二数据，根据所述第一数据和所述第二数据计算得出裂缝长度因数时，包括：

30、将所述第一聚类集合中所述第一簇中心所在的簇取平均值得出第一均值，将所述第一聚类集合中所述第二簇中心所在的簇取平均值得出第二均值，根据所述第二聚类集合得出第三均值和第四均值；

31、根据所述第一均值、所述第二均值、所述第三均值和所述第四均值计算得出所述裂缝长度因数，所述裂缝长度因数由下列公式得出

32、

33、其中，表示裂缝长度因数，表示第一均值，表示第二均值，表示第三均值，表示第四均值，、、和为权重系数，且。

34、进一步的，在将所述裂缝长度因数和桥梁裂缝的历史裂缝长度因数进行比较，根据比较结果判断是否对所述裂缝长度因数进行修正并得出目标裂缝长度因数时，包括：

35、当所述裂缝长度因数大于等于所述历史裂缝长度因数的最小值时，判定不对所述裂缝长度因数进行修正，根据所述裂缝长度因数确定为目标裂缝长度因数；

36、当所述裂缝长度因数小于所述历史裂缝长度因数的最小值时，判定对所述裂缝长度因数进行修正；

37、当判定对所述裂缝长度因数进行修正时，将所述裂缝长度因数与所述历史裂缝长度因数的均值进行比对，根据因数相似度确定最终修正因数。

38、进一步的，在将所述裂缝长度因数与所述历史裂缝长度因数的均值进行比对，根据因数相似度确定最终修正因数时，包括：

39、所述因数相似度由下列公式得出：

40、

41、

42、其中，表示历史裂缝长度因数的标准差，表示历史裂缝长度因数的数量，表示第i个历史裂缝长度因数，为历史裂缝长度因数的均值，表示裂缝长度因数，表示因数相似度；

43、当大于等于0.7时，则将第一预设修正因数作为所述裂缝长度因数的最终修正因数；

44、当小于0.7且大于等于0时，则将第二预设修正因数作为所述裂缝长度因数的最终修正因数；

45、当小于0时，则将第三预设修正因数作为所述裂缝长度因数的最终修正因数；

46、根据所述最终修正因数和所述裂缝长度因数的乘积值确定为所述目标裂缝长度因数。

47、进一步的，在根据所述第一长度数据和第二长度数据对对应的数据检测区域建立长度数据校正因子时，包括：

48、确定每个数据检测区域对应的第一标准裂缝长度数据和第二标准裂缝长度数据；

49、将所述第一长度数据和所述第二长度数据分别和所述第一标准裂缝长度数据和所述第二标准裂缝长度数据进行对比；

50、当所有所述第一长度数据小于或等于所述第一标准裂缝长度数据且所有所述第二长度数据小于或等于所述第二标准裂缝长度数据时，确定对应的数据检测区域生成所述第一校正因子；

51、当所有所述第一长度数据大于所述第一标准裂缝长度数据且所有所述第二长度数据大于所述第二标准裂缝长度数据时，确定对应的数据检测区域生成所述第二校正因子；

52、当存在一个或多个所述第一长度数据不等于所述第一标准裂缝长度数据且存在一个或多个第二长度数据不等于所述第二标准裂缝长度数据时，确定对应的数据检测区域生成所述第三校正因子。

53、进一步的，在根据所述第一校正数量、第二校正数量和第三校正数量设定所述目标裂缝长度因数的校正常数时，包括：

54、确定第一校正数量、第二校正数量和第三校正数量进行归化处理得出归化数值j；

55、预设校正常数为第一预设校正常数、第二预设校正常数和第三预设校正常数；

56、当j≤2时，则将所述第一预设校正常数作为所述目标裂缝长度因数的校正常数；

57、当2＜j≤3.5时，则将所述第二预设校正常数作为所述目标裂缝长度因数的校正常数；

58、当3.5＜j时，则将所述第三预设校正常数作为所述目标裂缝长度因数的校正常数；

59、根据所述校正常数和所述目标裂缝长度的乘积值，确定所述最终裂缝长度数据。

60、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过对初始裂缝长度数据进行预处理和优化处理，能够有效地去除测量过程中的误差，确保所得到的目标裂缝长度数据的准确性，减少了偶然误差和人为因素对裂缝长度数据准确性的影响，从而提高了裂缝检测的精度。通过对目标裂缝长度数据进行聚类，将不同长度裂缝数据进行区分，能够有效消除冗余数据，提高了数据的可用性和可靠性，将裂缝长度因数与历史裂缝长度因数进行比较，能够发现数据的异常波动，并在此基础上对裂缝长度因数进行修正。能够进一步提高裂缝检测结果的准确性，避免由于单次检测误差而导致结果错误，通过建立长度数据校正因子，避免了数据偏差对最终裂缝长度数据的影响，提升了校正过程的精细化，准确反映了桥梁裂缝的长度数据，降低了桥梁事故发生的风险。

61、另一方面，本技术还提供了一种用于桥梁裂缝检测的数据处理系统，用于应用上述用于桥梁裂缝检测的数据处理方法，包括：

62、采集单元：对待检测的桥梁裂缝部署多个数据检测区域，获取每个数据检测区域对应的初始裂缝长度数据，对所述初始裂缝长度数据进行预处理，根据预处理结果确定目标裂缝长度数据；

63、聚合单元：将所述目标裂缝长度数据根据设定长度阈值划分为第一长度数据和第二长度数据，从每个所述数据检测区域提取相同类型的第一长度数据和第二长度数据分别进行优化处理并构建裂缝第一集合和裂缝第二集合；

64、将所述裂缝第一集合和所述裂缝第二集合采用聚类算法进行聚合分别得出第一聚类集合和第二聚类集合，根据所述第一聚类集合和所述第二聚类集合分别得出第一数据和第二数据，根据所述第一数据和所述第二数据计算得出裂缝长度因数；

65、第一校正单元：将所述裂缝长度因数和桥梁裂缝的历史裂缝长度因数进行比较，根据比较结果判断是否对所述裂缝长度因数进行修正并得出目标裂缝长度因数；

66、第二校正单元：根据所述第一长度数据和第二长度数据对对应的数据检测区域建立长度数据校正因子，所述长度数据校正因子包括第一校正因子、第二校正因子和第三校正因子；

67、长度数据确认单元：统计所述第一校正因子的第一校正数量，统计所述第二校正因子的第二校正数量，统计所述第三校正因子的第三校正数量，根据所述第一校正数量、第二校正数量和第三校正数量设定所述目标裂缝长度因数的校正常数；

68、根据所述校正常数对所述目标裂缝长度因数进行校正，得到最终裂缝长度数据。

69、可以理解的是，上述一种用于桥梁裂缝检测的数据处理方法及系统具备相同的有益效果，在此不再赘述。