基于三维视觉的砌体结构损伤检测
计算机视觉与模式识别
2023-09-01 v1
摘要
砌体损伤检测对于预防潜在的灾难性后果至关重要。然而，人工检测可能耗时漫长且对检测人员构成危险。利用新型计算机视觉与机器学习算法实现检测流程自动化，可成为一种更高效、安全的方案，以防止砌体结构进一步劣化。现有多数基于2D视觉的方法局限于定性损伤分类、2D定位与面内量化。本研究提出一种基于3D视觉的精确砌体损伤检测方法，其提供更鲁棒的解决方案，具有更大视场、更深视觉深度，并能在复杂环境中检测破坏。首先，采集砌体试件图像以生成3D点云。其次，开发3D点云处理方法以评估砌体损伤。我们通过结构砌体构件上的实验证明了方法的有效性。实验表明，所提系统能有效分类损伤状态并定位与量化关键损伤特征。结果显示该方法可提升砌体结构检测过程中的自主程度。
引用
@article{arxiv.2308.16380,
title = {3D vision-based structural masonry damage detection},
author = {Elmira Faraji Zonouz and Xiao Pan and Yu-Cheng Hsu and Tony Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.16380},
year = {2023}
}
备注
10 pages, accepted in the Canadian Conference - Pacific Conference on Earthquake Engineering 2023, Vancouver, British Columbia