本技術涉及隧道二次襯砌拱頂質量檢測，特別是涉及一種拱頂異常的檢測方法、裝置和計算機設備。

背景技術：

1、隧道二次襯砌拱頂質量檢測領域，針對隧道拱頂脫空和氣泡問題提供智能檢測解決方案。隧道拱頂?shù)拿摽蘸蜌馀菔怯绊懰淼澜Y構安全的重要隱患，傳統(tǒng)的檢測方法如人工、鉆孔和超聲波檢測存在效率低、破壞性強及精度不足等問題，難以滿足現(xiàn)代隧道建設的高效、安全要求。因此如何提升對隧道拱頂?shù)拿摽蘸蜌馀莸臋z測精準度是當前的研究重點。

2、傳統(tǒng)的隧道拱頂?shù)拿摽蘸蜌馀莸臋z測方式是通過隧道襯砌質量檢測技術，如超聲波檢測和雷達檢測等技術相結合進行檢測，但是在復雜的隧道環(huán)境中，超聲波和雷達信號易受到周圍介質(如鋼筋、水分、空氣等)的干擾，尤其是在濕潤環(huán)境或鋼筋密集的區(qū)域，信號衰減和失真顯著，導致檢測精度下降。由于信號穿透深度和分辨率的限制，難以準確識別細微的脫空或小氣泡。從而導致對隧道拱頂?shù)拿摽蘸蜌馀莸臋z測精準度較差。

技術實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種拱頂異常的檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產(chǎn)品。

2、第一方面，本技術提供了一種拱頂異常的檢測方法，包括：

3、獲取拱頂?shù)亩鄥^(qū)域的壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，并基于各所述壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，生成各所述區(qū)域的區(qū)域壓力分布信息；

4、基于各所述壓力分布信息，生成所述拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w信息，并基于所述拱頂壓力覆蓋信息，識別所述拱頂?shù)母鞴绊敭惓７秶?，以及各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型?/p>

5、基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，生成所述拱頂?shù)墓绊敭惓z測結果。

6、可選的，所述基于各所述壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，生成各所述區(qū)域的區(qū)域壓力分布信息，包括：

7、針對每個區(qū)域，基于所述區(qū)域的壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，識別所述區(qū)域的壓強信息，并基于所述區(qū)域的壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，生成所述區(qū)域的傳感數(shù)據(jù)分布信息；

8、基于所述區(qū)域的傳感數(shù)據(jù)分布信息，通過傳感數(shù)據(jù)分析程序，構建所述區(qū)域的壓強分布信息，并基于所述區(qū)域的壓強分布信息，計算所述區(qū)域的區(qū)域壓力分布信息。

9、可選的，所述基于各所述壓力分布信息，生成所述拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w信息，包括：

10、采集每個區(qū)域所述的區(qū)域范圍、以及每個區(qū)域之間的相對位置信息，將各所述區(qū)域的區(qū)域壓力分布信息，進行分布排列處理，得到所述拱頂?shù)某跏脊绊攭毫Ω采w信息；

11、識別所述初始拱頂壓力覆蓋信息中的各區(qū)域連接處之間的目標壓力分布信息，并通過邊緣壓力線性識別策略，調整各所述目標壓力分布信息，得到各所述目標壓力分布信息對應的新壓力分布信息；

12、將所述新壓力分布信息，替換所述初始拱頂壓力覆蓋信息中的各目標壓力分布信息，得到所述拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w信息。

13、可選的，所述基于所述拱頂壓力覆蓋信息，識別所述拱頂?shù)母鞴绊敭惓７秶?，以及各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，包括?/p>

14、基于所述拱頂壓力覆蓋信息，構建所述拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w分布圖，并識別所述拱頂壓力覆蓋分布圖中的各異常壓力范圍；

15、將每個異常壓力范圍，作為所述拱頂?shù)墓绊敭惓７秶⑨槍γ總€拱頂異常范圍，基于所述拱頂異常范圍的壓力分布信息，通過特征識別網(wǎng)絡，識別所述拱頂異常范圍的異常特征信息；

16、基于所述拱頂異常范圍的異常特征信息，通過異常分類網(wǎng)絡，識別所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型。

17、可選的，所述基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，生成所述拱頂?shù)墓绊敭惓z測結果，包括：

18、基于各所述拱頂異常范圍在所述拱頂?shù)姆植夹畔?，識別各所述拱頂異常范圍的范圍面積、以及各所述拱頂異常范圍的位置信息；

19、基于各所述拱頂異常范圍的范圍面積、以及各所述拱頂異常范圍的位置信息，構建所述拱頂?shù)漠惓７植紙D，并基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，在所述異常分布圖中進行類型標注處理，得到所述拱頂?shù)墓绊敭惓z測結果。

20、可選的，所述基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，生成所述拱頂?shù)墓绊敭惓z測結果之后，還包括：

21、基于所述拱頂異常檢測結果中的各所述拱頂異常范圍的位置信息，通過范圍指示設備，在所述拱頂中進行范圍定位處理，得到所述拱頂?shù)某跏籍惓Ｕ故拘畔ⅲ?/p>

22、基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，通過所述范圍指示設備的異常標識單元，在所述初始異常展示信息中，進行類型標識處理，得到所述拱頂?shù)漠惓Ｕ故拘畔ⅲ?/p>

23、將所述異常展示信息，通過所述范圍指示設備，向工作人員進行異常展示處理。

24、第二方面，本技術還提供了一種拱頂異常的檢測裝置，包括：

25、獲取模塊，用于獲取拱頂?shù)亩鄥^(qū)域的壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，并基于各所述壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，生成各所述區(qū)域的區(qū)域壓力分布信息；

26、識別模塊，用于基于各所述壓力分布信息，生成所述拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w信息，并基于所述拱頂壓力覆蓋信息，識別所述拱頂?shù)母鞴绊敭惓７秶?，以及各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型?/p>

27、生成模塊，用于基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，生成所述拱頂?shù)墓绊敭惓z測結果。

28、可選的，所述獲取模塊，具體用于：

29、針對每個區(qū)域，基于所述區(qū)域的壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，識別所述區(qū)域的壓強信息，并基于所述區(qū)域的壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，生成所述區(qū)域的傳感數(shù)據(jù)分布信息；

30、基于所述區(qū)域的傳感數(shù)據(jù)分布信息，通過傳感數(shù)據(jù)分析程序，構建所述區(qū)域的壓強分布信息，并基于所述區(qū)域的壓強分布信息，計算所述區(qū)域的區(qū)域壓力分布信息。

31、可選的，所述識別模塊，具體用于：

32、采集每個區(qū)域所述的區(qū)域范圍、以及每個區(qū)域之間的相對位置信息，將各所述區(qū)域的區(qū)域壓力分布信息，進行分布排列處理，得到所述拱頂?shù)某跏脊绊攭毫Ω采w信息；

33、識別所述初始拱頂壓力覆蓋信息中的各區(qū)域連接處之間的目標壓力分布信息，并通過邊緣壓力線性識別策略，調整各所述目標壓力分布信息，得到各所述目標壓力分布信息對應的新壓力分布信息；

34、將所述新壓力分布信息，替換所述初始拱頂壓力覆蓋信息中的各目標壓力分布信息，得到所述拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w信息。

35、可選的，所述識別模塊，具體用于：

36、基于所述拱頂壓力覆蓋信息，構建所述拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w分布圖，并識別所述拱頂壓力覆蓋分布圖中的各異常壓力范圍；

37、將每個異常壓力范圍，作為所述拱頂?shù)墓绊敭惓７秶⑨槍γ總€拱頂異常范圍，基于所述拱頂異常范圍的壓力分布信息，通過特征識別網(wǎng)絡，識別所述拱頂異常范圍的異常特征信息；

38、基于所述拱頂異常范圍的異常特征信息，通過異常分類網(wǎng)絡，識別所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型。

39、可選的，所述生成模塊，具體用于：

40、基于各所述拱頂異常范圍在所述拱頂?shù)姆植夹畔ⅲR別各所述拱頂異常范圍的范圍面積、以及各所述拱頂異常范圍的位置信息；

41、基于各所述拱頂異常范圍的范圍面積、以及各所述拱頂異常范圍的位置信息，構建所述拱頂?shù)漠惓７植紙D，并基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，在所述異常分布圖中進行類型標注處理，得到所述拱頂?shù)墓绊敭惓z測結果。

42、可選的，所述裝置還包括：

43、基于所述拱頂異常檢測結果中的各所述拱頂異常范圍的位置信息，通過范圍指示設備，在所述拱頂中進行范圍定位處理，得到所述拱頂?shù)某跏籍惓Ｕ故拘畔ⅲ?/p>

44、基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，通過所述范圍指示設備的異常標識單元，在所述初始異常展示信息中，進行類型標識處理，得到所述拱頂?shù)漠惓Ｕ故拘畔ⅲ?/p>

45、將所述異常展示信息，通過所述范圍指示設備，向工作人員進行異常展示處理。

46、第三方面，本技術提供了一種計算機設備。所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)第一方面中任一項所述的方法的步驟。

47、第四方面，本技術提供了一種計算機可讀存儲介質。其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面中任一項所述的方法的步驟。

48、第五方面，本技術提供了一種計算機程序產(chǎn)品。所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面中任一項所述的方法的步驟。

49、上述拱頂異常的檢測方法、裝置和計算機設備，通過獲取拱頂?shù)亩鄥^(qū)域的壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，并基于各所述壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)，生成各所述區(qū)域的區(qū)域壓力分布信息；基于各所述壓力分布信息，生成所述拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w信息，并基于所述拱頂壓力覆蓋信息，識別所述拱頂?shù)母鞴绊敭惓７秶约案魉龉绊敭惓７秶鷮墓绊敭惓ｎ愋?；基于各所述拱頂異常范圍對應的拱頂異常類型，生成所述拱頂?shù)墓绊敭惓z測結果。本方案通過區(qū)域壓力覆蓋傳感數(shù)據(jù)采集的方式，對拱頂?shù)母鲄^(qū)域進行區(qū)域壓力數(shù)據(jù)采集，從而構建拱頂?shù)墓绊攭毫Ω采w信息，使得在面對不同拱頂條件時，均能夠全面對拱頂異常情況進行直接采集，避免了人工檢測、超聲波檢測和雷達檢測的信號衰減，從而導致的檢測精度低的問題，然后，本方案通過所構建的拱頂壓力覆蓋信息，對拱頂?shù)墓绊敭惓ｎ愋汀⒁约爱惓７秶?，進行精準定位、以及智能分類，從而避免了人工分析的依賴于操作人員的經(jīng)驗判斷，人工解讀數(shù)據(jù)容易產(chǎn)生誤差，且不適合在狹小的隧道環(huán)境中進行快速高效的檢測的問題，從而綜合提升了在任意環(huán)境條件下，對拱頂異常的檢測精準度。