基于計(jì)算機(jī)視覺的裂紋檢測(cè)方案

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我們首先需要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取包含墻壁裂縫的圖像（URL格式）數(shù)據(jù)?？偣舶?428張圖像：其中一半是新的且未損壞的墻壁；其余部分顯示了各種尺寸和類型的裂縫。

第一步：讀取圖像，并調(diào)整大小。

images = []for url in tqdm.tqdm(df['content']):    response = requests.get(url)    img = Image.open(BytesIO(response.content))    img = img.resize((224, 224))    numpy_img = img_to_array(img)    img_batch = np.expand_dims(numpy_img, axis=0)    images.append(img_batch.astype('float16'))images = np.vstack(images)

從下面的示例中您可以看到，在我們的數(shù)據(jù)中顯示了不同類型的墻體裂縫，其中一些對(duì)我來說也不容易識(shí)別。

圖例

我們想要建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型能夠?qū)Ρ趫D像進(jìn)行分類并同時(shí)檢測(cè)異常的位置。為了達(dá)到這個(gè)目的需要建立一個(gè)有效的分類器。它將能夠讀取輸入圖像并將其分類為“損壞”或“未損壞”兩個(gè)部分。在最后一步，我們將利用分類器學(xué)到的知識(shí)來提取有用的信息，這將有助于我們檢測(cè)異常情況。對(duì)于這個(gè)類任務(wù)，我們選擇在Keras中重載VGG16來完成它。

vgg_conv = vgg16.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape = (224, 224, 3))for layer in vgg_conv.layers[:-8]:    layer.trainable = False

導(dǎo)入了VGG架構(gòu)，并允許訓(xùn)練最后兩個(gè)卷積模塊，以便我們的模型能夠具有一定的特殊性。除此之外，我們還需要去除原始模型的頂層，并將其替換為另一種結(jié)構(gòu)。

x = vgg_conv.outputx = GlobalAveragePooling2D()(x)x = Dense(2, activation="softmax")(x)model = Model(vgg_conv.input, x)model.compile(loss = "categorical_crossentropy", optimizer = optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), metrics=["accuracy"])

在分類階段，GlobalAveragePooling層通過提取每個(gè)要素圖的平均值來減小前一層的大小，這種選擇加上中間致密層的省略用法可以避免過度擬合。如果小伙伴可以使用GPU，則培訓(xùn)非常簡(jiǎn)單。COLAB為我們提供了加快這一過程所需的武器。我們還使用了Keras提供的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)生成器進(jìn)行圖像增強(qiáng)。

最終，我們能夠達(dá)到0.90的整體精度，還不錯(cuò)！

局部異常

現(xiàn)在我們要對(duì)檢測(cè)出異常的圖像進(jìn)行一定的操作，使墻壁圖像裂縫被突出。我們需要的有用信息位于頂層。因此我們可以訪問：卷積層：上層是VGG結(jié)構(gòu)，還有網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的更多重要功能。我們選擇了最后一個(gè)卷積層（“?block5_conv3?”），并在此處剪切了我們的分類模型。我們已經(jīng)重新創(chuàng)建了一個(gè)中間模型，該模型以原始圖像為輸入，輸出相關(guān)的激活圖。考慮到維度，我們的中間模型增加了初始圖像的通道（新功能）并減小了尺寸（高度和寬度）。

最終密度層：對(duì)于每個(gè)感興趣的類別，我們都需要這些權(quán)重，這些權(quán)重負(fù)責(zé)提供分類的最終結(jié)果。

有了這些壓縮的物體，我們掌握了定位裂縫的所有知識(shí)。我們希望將它們“繪制”在原始圖像上，以使結(jié)果易于理解且易于看清。“解壓縮”此信息在python中很容易：我們只需進(jìn)行雙線性上采樣即可調(diào)整每個(gè)激活圖的大小并計(jì)算點(diǎn)積。

執(zhí)行一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)即可訪問：

def plot_activation(img):    pred = model.predict(img[np.newaxis,:,:,:])    pred_class = np.argmax(pred)    weights = model.layers[-1].get_weights()[0]    class_weights = weights[:, pred_class]    intermediate = Model(model.input,                         model.get_layer("block5_conv3").output)    conv_output = intermediate.predict(img[np.newaxis,:,:,:])    conv_output = np.squeeze(conv_output)    h = int(img.shape[0]/conv_output.shape[0])    w = int(img.shape[1]/conv_output.shape[1])    act_maps = sp.ndimage.zoom(conv_output, (h, w, 1), order=1)    out = np.dot(act_maps.reshape((img.shape[0]*img.shape[1],512)),                  class_weights).reshape(img.shape[0],img.shape[1])    plt.imshow(img.astype('float32').reshape(img.shape[0],               img.shape[1],3))    plt.imshow(out, cmap='jet', alpha=0.35)    plt.title('Crack' if pred_class == 1 else 'No Crack')

我在下面的圖像中顯示結(jié)果，在該圖像中，我已在分類為裂紋的測(cè)試圖像上繪制了裂紋熱圖。我們可以看到，熱圖能夠很好地泛化并指出包含裂縫的墻塊。

在裂紋圖像中顯示異常

在這篇文章中，我們?yōu)楫惓ＷR(shí)別和定位提供了一種機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。所有這些功能都可以通過實(shí)現(xiàn)單個(gè)分類模型來訪問。在訓(xùn)練過程中，我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)獲取所有相關(guān)信息，從而可以進(jìn)行分類，并在最后給出墻壁裂紋的信息。