CN119470562A 一种外墙空鼓检测方法及系统 （成都建工第三建筑工程有限公司）_第1页
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文档简介

网络分别对红外热成像图像和超声波回波图进2超声波检测设备在墙体表面进行移动或扫描，通过多次发射和接收将横向扫描得到的多个一维回波信号组合成二维数据矩阵，纵轴代表深根据回波强度对二维矩阵进行颜色编码或灰度处理，回波强度大的针对红外热成像图像，采用预训练的卷积神经网络进行针对超声波回波图，使用另一个卷积神经网络进行特征提取，序信号或二维信号特征，该卷积神经网络能够提取出这些与空鼓存在直接关系的高层特4.根据权利要求1所述的外墙空鼓检测方法，其特征在于，提取与融合的高维特征向通过初步配准步骤对红外热成像图像与超声波回波图进在初步匹配完成后，采用刚性变换模型对红外热成像图像3基于最优化的配准算法，通过迭代优化误差函数，使得配准后的红特征提取与融合模块：使用卷积神经网络分别对红外热成数据的空间对齐模块：提取与融合的高维特征向量，通过图像配准空鼓区域判定模块：基于步骤对齐后的数据，通超声波检测设备在墙体表面进行移动或扫描，通过多次发射和接收将横向扫描得到的多个一维回波信号组合成二维数据矩阵，纵轴代表深根据回波强度对二维矩阵进行颜色编码或灰度处理，回波强度大的针对红外热成像图像，采用预训练的卷积神经网络进行针对超声波回波图，使用另一个卷积神经网络进行特征提取，序信号或二维信号特征，该卷积神经网络能够提取出这些与空鼓存在直接关系的高层特49.根据权利要求6所述的外墙空鼓检测系统，其特征在于，提取与融合的高维特征向通过初步配准步骤对红外热成像图像与超声波回波图进在初步匹配完成后，采用刚性变换模型对红外热成像图像基于最优化的配准算法，通过迭代优化误差函数，使得配准后的红56[0009]本发明通过卷积神经网络分别对红外热成像图像和超声波回波图进行高层次特7[0020]通过上述步骤，分别获取了外墙表面的温度分布图像和墙体内部的声波反射信8,9检测区域在红外热成像中表现为温度异常，同时在超声波检测中表现为显著的回波衰减，则该融合特征向量将反映出该区域为空鼓区域的特征点分别标识出两个模态数据中空鼓可能出

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