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编辑:华体会体育|首页时间:2022-08-23 19:13点击量:141

  eTerminal+计算机视觉原标题:教程 树莓派CM4 r,纹检测不再难建筑物表面裂!

  rminal的表面裂纹检测系统这是一个基于矽递科技reTe,土结构中的表面裂缝可检测和定位混凝,预测性维护以便进行。

  1月28日2022年,50年历史的桥梁突然突然坍塌美国宾夕法尼亚州匹兹堡一座,困在一截断桥一辆巴士被,0人受伤造成1。

  周知众所,在投入使用40到50年后混凝土结构的建筑体通常,始恶化会开,然倒塌的原因只有一个:磨损而混凝土桥等坚固结构出现突。此因,能会导致严重事故忽视其磨损迹象可。

  定期检查和维修对混凝土结构的,全的重要手段是保护生命安。中其,土结构劣化的重要指标之一表面裂缝是用于诊断混凝。

  常通,裂缝、勾画检查结果专家会通过目视检查,检查数据来检查此类结构然后根据他们的发现准备。不仅非常耗时和昂贵像这样的检查方法,地检测到裂缝而且不能准确。

  项目中在这个,一个表面裂纹检测方案我使用机器学习构建了。o的迁移学习对预训练的图像分类模型进行微调使用Edge Impulse Studi,基于树莓派CM4的、带屏幕的设备)并部署到reTerminal(一个,缝并对其进行定位实时检测表面裂。

  定位检测这些裂缝呢?有人可能会问为什么我们要使用图像分类模型来,etection)模型来实现裂缝检测吗我们不能使用目标检测(object d?

  可以确实,目标检测模型但如果使用,框添加到数千个样本中我们就需要手动将边界,费力费时。使用目标检测再加上如果,的对象来训练检测模型一般都会使用确定形状,自动注释也有难度要在检测中实现。

  一些说再详细,全局平均池化)层的CNN(卷积神经网络)我用了具有已针对分类任务训练的GAP(,目标定位用于检测。

  我们图像中包含什么检测目标GAP-CNN不仅可以告诉,在图像中所在的位置它还可以检测到目标,进行额外的处理并且我们无需!呈现(由类激活映射技术生成这种定位会以热力图的形式,平均池化采用全局,形式告诉我们以热力图的,得知图片属于某个类别模型通过哪些像素点,具有可解释性)使模型透明化和。

  采集数据模型和检测考虑到要随身携带去,件搭建是很有必要的一个紧凑且便携的硬。项目里面在这个,的reTerminal我用了由矽递科技研发,和按钮的紧凑的设备它是一个自带LCD。

  AM 的树莓派CM4计算模块整个设备基于一块4GB R,验证项目来说已经足够了这个性能对于一个概念。外此,本)和一个用于支撑摄像头的亚克力支架我还用上了一个树莓派摄像头(V2版。

  l是一个完整的整机reTermina,连接器设置在后盖下方其15针FPC摄像头,像头连上为了将摄,erminal的后盖我们需要打开reT。骤不难这个步,封的比较紧但因为后盖,细指南进行操作请查看官方详。

  上FPC带状电缆然后将摄像头接,eTerminal电缆另一头接上r,支架进行支撑固定随后使用亚克力。

  带32位树莓派操作系统reTerminal自,系统拥有更好的性能但我为了保证整个,64位树莓派操作系统所以我需要将其刷到。这一步要实现,程进行系统刷新也请参考官方教:

  证中要要使用的python包提前安装好后面在模型推理代码,行以下命令我们先执。

  endeley Data这个官网下载的我在这个项目中所用的数据集是直接从M,rack Images for Classification)数据集名称为:用于分类的混凝土裂缝图像(Concrete C。没有裂缝的各种混凝土表面这个数据集包含有裂缝和。

  METU校园的多个建筑中收集的这些图像数据是从土耳其一所大学。裂缝)和反向(即非裂缝)两个类别数据集将所有图像分成了正向(即。包含20每个类别,张图像000,一共有40整个数据集,张图像000,7x 227 像素每张图像均为22,通道显色RGB三。

  其他自然世界场景区分开来为了将裂纹和非裂纹图像与,Otrain2017 数据集的子集)中的80个不同目标类别的25我同时也下载了来自COCO-Minitrain数据集(这是COC,机采样图像000张随。

  lse CLI上传数据使用Edge Impu。传之前在上,明提前安装CLI需要按照官方说:

  记为以下3类中的一类我下载的所有图像被标,签名称的目录中并保存到带有标。

  传到EdgeImpulse执行以下代码命令将图像上。为训练和测试数据集数据集会自动拆分。

  作之后这样操,进行预处理和标准化平台会对图像数据,低颜色深度并可选择降。外此,页面上在同一, learning block单击“添加学习模块”Adda,er Learning (Images)然后选择“迁移学习(图像)”Transf,像分类模型进行微调和优化这个操作会将预先训练的图。

  为160x160的尺寸如我们可将图片尺寸调整。ve Impulse 按钮现在单击“保存脉冲”Sa。

  下来接,ulseDesign页面再次前往“脉冲设计Imp,Image页面点击“图像”,参数设置为RGB然后将颜色深度,eparameters 按钮然后单击“保存参数”Sav。按钮后点击,另一个页面会跳转到,个页面在这,erateFeature 按钮我们直接单击“生成特征”Gen。通常需要几分钟完成特征生成。

  xplorer 功能下看到生成的特征的2D可视化但我们可以在平台的“特征预览”Feature E。

  mpulse Design页面现在我们重新回到“脉冲设计”I,移学习”点击“迁,经网络架构并选择神。V2160x160 1.0 迁移学习模型我们使用的是平台提供的MobileNet,带预训练权重这个模型自。

  图像类别的预测概率预训练模型可以输出。(CAM)是一种生成热力图的技术而要获得类激活映射(类激活映射,的类的特定区域用于突出图像。),为“多输出模型”我们需要修改模型。自定义和修改要实现模型,ras(专家)模式我们需要切换到Ke。

  个项目中的3个图像类别)我们用3个神经元(即这,P层)连接到Dense层将倒数第二层(也就是GA。e层的权重来生成类激活映射稍后我们将使用这个Dens。

  出点积和最终Dense层的权重我们需要计算最后一个卷积块的输,成类激活映射这样才能生。有动态批量大小的乘数向量进行广播因为KerasDot层不会对具,不能使用它因此我们。用Dense层但是我们可以利,重与输入进行点积它在内部将内核权。

  有一个副作用这种方法也,华体会hth-官网置权重添加到每个点积Dense层会将偏。差权重非常小因为这个偏,射的最终归一化值不会改变类激活映,以使用这个方法所以我们完全可。

  的输出重新采样我们需要将点积,60x160)的大小保持一致让其尺寸可以跟输入图像(1。全覆盖到热力图这样就可以完。此因,ampling2D层我们需要要到UpS。

  积块之后的修改网络架构下面给出了最后一个卷。多输出模型这是一个,提供预测类概率其中第一个输出,活映射(即热力图)第二个输出提供类激。

  代码之后修改完,ining 按钮并等待大约30分钟单击“开始训练”Start Tra,练完成直到训。面看到训练结果我们可以在下。有99.6%的准确率可以看到我们这个模型,不错相当。

  的Linux SDK 不支持多输出模型因为目前Edge Impulse平台,rFlow Lite进行模型推理所以我决定使用编译后的Tenso。包是完整TensorFlow代码包的一部分以下这个TensorFlow解释器的代码, Lite 运行推理所需的最少代码但它包含了使用TensorFlow。

  速推理为了加,可以与XNNPACK一起使用TensorFlow解释器,他平台的高度优化的神经网络推理算库XNNPACK是一个针对ARM和其。Pi OS 启用XNNPACK要为64位Raspberry,Runtime Python 包我们需要从源代码构建TFLite。到这点要做,备上使用Docker执行以下命令来交叉编译和构建这个解释器包我们需要在速度更快的Debian/UbuntuLinux 设。

  后随,面板Dashboard下载这个量化模型我们以从EdgeImpulse的控制。

  序图标来执行推理脚本通过单击桌面应用程,p目录中添加ei.desktop文件而创建的该图标是通过在/home/pi/Deskto。

  裂纹检测的工业应用案例该项目展示了一个表面,预测性维护领域可进一步应用在。特点总结如下该项目主要:

  rryPi cm4计算模块创建的尽管这个项目是基于Raspbe,更高规格的边缘设备上但它可以轻松移植到,检测的幀率FPS以进一步提高目标,实时检测并保证。

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