桥梁病害检测与分割系统后端

项目介绍

桥梁病害检测与分割系统是一个基于 Flask 框架开发的后端服务，用于对桥梁结构进行病害检测、分割和评估。系统利用计算机视觉和深度学习技术，能够自动识别和分析桥梁表面的各类病害，如裂缝、锈蚀等，并提供详细的评估报告。

主要功能

• 用户管理：支持用户注册、登录、登出和权限管理，使用 JWT 进行身份验证
• 模型管理：支持上传、查询和管理多种病害检测模型
• 媒体处理：支持上传和管理图片、视频等媒体文件
• 病害检测：使用深度学习模型对桥梁图像/视频进行病害检测和分割
• 病害评估：基于多种指标（如病害数量、面积、形状复杂度等）对病害进行综合评估
• 操作日志：记录系统中的各类操作，便于追踪和审计
• API限流：防止 API 滥用，保障系统稳定性

技术栈

• Web框架：Flask
• 数据库：MySQL + SQLAlchemy ORM
• 认证：Flask-JWT-Extended
• 跨域支持：Flask-CORS
• 图像处理：OpenCV, Pillow
• 视频处理：MoviePy
• 深度学习：Ultralytics YOLO11-seg

安装指南

环境要求

• Python 3.8+
• MySQL 5.7+

依赖版本

Flask==3.1.2
flask_cors==6.0.1
Flask_JWT_Extended==4.7.1
flask_sqlalchemy==3.1.1
moviepy==2.2.1
numpy==2.3.3
opencv_python==4.12.0.88
Pillow==11.3.0
scikit-image==0.25.2
SQLAlchemy==2.0.44
torch==2.8.0
torchvision==0.23.0
torchaudio==2.8.0
ultralytics==8.3.213
Werkzeug==3.1.3

安装步骤

1. 克隆项目到本地

git clone https://github.com/YHJYgain/BridgeDiseaseBackend.git
cd BridgeDiseaseBackend

2. 安装依赖包

pip install -r requirements.txt

3. 配置数据库

编辑app/config.py文件，修改数据库连接信息：

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql://username:password@localhost/bridge_disease'  # SQLAlchemy 数据库 URI

4. 初始化数据库

mysql -u username -p < sql/init_db.sql

5. 启动服务

python run.py

6. 如有需要，也可以编辑app/config.py文件，修改SECRET_KEY：

SECRET_KEY = 'WZY'  # Flask 密钥，用于签名 cookies 和其他需要加密的操作

项目结构

.
├── app/                   # 应用主目录
│   ├── __init__.py        # 应用初始化
│   ├── config.py          # 配置文件
│   ├── constants.py       # 常量定义
│   ├── decorators/        # 装饰器
│   ├── models/            # 数据模型
│   ├── routes/            # 路由和控制器
│   ├── static/            # 静态文件
│   │   ├── avatars/       # 用户头像
│   │   ├── medias/        # 媒体文件
│   │   ├── models/        # 模型文件
│   │   └── results/       # 检测结果
│   ├── templates/         # 模板文件
│   └── utils/             # 工具函数
├── docs/                  # 文档
├── logs/                  # 日志文件
├── sql/                   # SQL 脚本
├── tests/                 # 测试代码
├── requirements.txt       # 依赖包列表
└── run.py                 # 应用入口

病害评估指标

系统使用以下指标对桥梁病害进行综合评估：

• 病害数量：检测到的病害实例数量
• 病害周长：病害轮廓的总周长
• 病害面积：病害区域的总面积
• 形状复杂度：病害形状的复杂程度
• 纹理粗糙度：病害表面纹理的粗糙程度
• 裂缝宽度：裂缝的平均宽度（适用于裂缝类病害）
• 平均色调：病害区域的平均色调（适用于锈蚀类病害）

基于上述指标，系统会计算出病害严重性得分，并给出相应的病害等级（轻微、中等、严重、危急）和评估描述。

安全性考虑

• 使用 JWT 进行身份验证和授权
• 密码使用哈希存储
• API 限流防止滥用
• 文件上传类型和大小限制

联系方式

如有问题或建议，请联系项目维护者。