Intelligent segmentation method for blurred cracks and 3D mapping of width nephograms in concrete dams using UAV photogrammetry

像素 计算机视觉 可视化 分割 人工智能 摄影测量学 计算机科学 投影(关系代数) 算法
作者
Sizeng Zhao,Fei Kang,Junjie Li
出处
期刊:Automation in Construction [Elsevier]
卷期号:157: 105145-105145 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.autcon.2023.105145
摘要

This study presents an innovative method for precise measurement and mapping of width nephograms for blurred cracks on concrete dams. An intelligent segmentation network called MPViT-Crack is proposed to accurately extract data from blurred crack pixels with complex backgrounds. A refined skeleton-based width nephogram calculation method is designed to quantify the scale of each crack. To convert pixel length into real distance, a technique for calculating spatial projection coordinates of the pixels in a single image using a 3D model is proposed. The proposed method enables intuitive visualization with real positions by mapping the crack width nephogram onto the 3D model. The effectiveness of the proposed method is validated using two experiments and a real concrete dam. The results demonstrate the accurate segmentation and measurement of blurred cracks, precise mapping of width nephograms to relative positions, and comprehensive visualization of crack sizes and distribution on the concrete dam.
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