CN109187574A - 一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法 - Google Patents
一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109187574A CN109187574A CN201810933671.1A CN201810933671A CN109187574A CN 109187574 A CN109187574 A CN 109187574A CN 201810933671 A CN201810933671 A CN 201810933671A CN 109187574 A CN109187574 A CN 109187574A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tunnel
- processing method
- tunnel defect
- intelligent glasses
- server
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法,所述方法基于全息扫描器、智能眼镜、路由器以及服务器,所述方法包括,所述全息扫描器沿隧道延伸方向移动,连续获取隧道数据;所述全息扫描器将获取的隧道数据通过路由器传输到服务器端,服务器分析出隧道病害信息;穿戴智能眼镜的维护人员接收服务器传输到所述智能眼镜中的隧道病害信息,在隧道中对隧道病害进行处理。利用本发明提供的隧道病害检测及处理方法对隧道进行检查与处理,更加高效,提高了隧道病害的检测处理效率,降低了工程成本。
Description
技术领域
本发明涉及隧道检测分析技术领域,尤其涉及一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法。
背景技术
近年来,我国已建成的各种公路、铁路、水底和地铁隧道不同程度地出现衬砌裂缝、变形以及渗漏水等病害,同时,在建的隧道也需要实时进行监测,并及时处理病害。隧道病害的存在会影响交通质量,威胁到隧道内行车安全,造成安全事故,亟需科学、有效的分析与研究方法,分析评估病害产生对衬砌结构安全和使用性能造成的影响,为病害治理方法与对策提供依据。防治隧道病害的前提是对隧道病害的种类、分布和程度进行详细而全面的调查,通过对病害的系统调查可以为隧道的健康诊断提供准确的依据。
目前我国对隧道的病害调查主要采用的是人工现场调查方法,这种方法需要调查人员在隧道内对隧道的健康状况进行调查,包括对隧道裂缝、变形和渗漏水处的位置、长度、宽度和面积进行测量记录,并对记录的数据进行统计、归类和存档,最后根据一定的标准对隧道病害进行评价。这种人工调查的方法在作业时往往会影响隧道的正常建设进程、调查方法高耗而且低效、在调查过程中往往带有很大的危险性、而且调查时的测量方法和读取数据存在人为的主观因素,数据的可靠性和完备性有限。
鉴于此,设计一种快速高效且可靠的隧道病害检测及处理方法,对隧道病害进行检测以及实时处理,是目前市场上的迫切需求。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的问题,提供一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法,所述方法基于全息扫描器、智能眼镜、路由器以及服务器,所述方法包括,
所述全息扫描器沿隧道延伸方向移动,连续获取隧道数据;
所述全息扫描器将获取的隧道数据通过路由器传输到服务器端,服务器分析出隧道病害信息;
穿戴智能眼镜的维护人员接收服务器传输到所述智能眼镜中的隧道病害信息,在隧道中对隧道病害进行处理。
进一步地,全息扫描器将获取的隧道数据通过路由器传输到服务器端,由专家分析隧道数据,并与隧道维护人员建立连接,指挥隧道维护人员对隧道病害进行处理。
进一步地,所述全息扫描器也可以指定到达特定位置获取隧道数据。
进一步地,所述全息扫描器获取的隧道数据包括隧道开挖轮廓信息、隧道撑子面信息、隧道支护结构信息。
进一步地,所述全息扫描器包括CCD相机,所述CCD相机的像素为800万或者1300万像素。
进一步地,所述智能眼镜包括显示屏、摄像头、耳机、扩音器。
进一步地,所述智能眼镜还包括陀螺仪传感器、加速度传感器、地磁仪传感器、光度传感器。
进一步地,所述智能眼镜与所述路由器通过无线网络连接。
与现有技术相比,本发明提供的基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法采用全息扫面器对隧道信息进行高效获取,大大降低了人工成本,提高了效率,同时,对获取的隧道数据通过服务器进行分析或者采用专家进行分析,高效得出隧道病害点,并通过智能眼镜远程指挥作业人员对隧道病害进行处理,使得隧道病害处理更加专业有效。
附图说明
图1为本发明的基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法流程图;
图2为本发明的全息扫描在隧道中运动的示意图;
图3为本发明的全息扫描、服务器、路由器及智能眼镜的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
如图1所示,本发明提供提供一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法,所述方法基于全息扫描器、智能眼镜、路由器以及服务器,所述方法包括,
所述全息扫描器沿隧道延伸方向移动,连续获取隧道数据;
所述全息扫描器将获取的隧道数据通过路由器传输到服务器端,服务器分析出隧道病害信息;
穿戴智能眼镜的维护人员接收服务器传输到所述智能眼镜中的隧道病害信息,在隧道中对隧道病害进行处理。
其中,全息扫描器将获取的隧道数据通过路由器传输到服务器端,由专家分析隧道数据,并与隧道维护人员建立连接,指挥隧道维护人员对隧道病害进行处理。
其中,所述全息扫描器也可以指定到达特定位置获取隧道数据。
其中,所述全息扫描器获取的隧道数据包括隧道开挖轮廓信息、隧道撑子面信息、隧道支护结构信息。
其中,所述全息扫描器包括CCD相机,所述CCD相机的像素为800万或者1300万像素。
其中,所述智能眼镜包括显示屏、摄像头、耳机、扩音器。
其中,所述智能眼镜还包括陀螺仪传感器、加速度传感器、地磁仪传感器、光度传感器。
其中,所述智能眼镜与所述路由器通过无线网络连接。
实施例
参考图1、2、3,首先全息扫描器沿隧道延伸方向运动,在运动中通过设置在全息扫描器中的CCD工业相机,对隧道进行拍照,并将所拍的照片传输至通过路由器传输至服务器中。全息扫描器也可以认为控制在特定的位置停下来,对特定的位置进行拍照,然后将照片传输至服务器中。服务器中有数据库,数据库包含隧道病害图片信息,服务器将接收到的照片与数据库中的病害图片信息进行比照分析,得出隧道病害的信息。维护人员穿戴智能眼镜进行隧道,接收服务器传输的隧道病害点与隧道病害信息,对隧道病害点进行维护。也可以对隧道图片进行人工分析,由专家对全息扫描器拍摄的照片进行分析,得出隧道病害结论,并通过智能眼镜与隧道维护人员进行实时通话,通过远程指导隧道维护人员对隧道病害进行处理。
本发明提供的基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法采用全息扫面器对隧道信息进行高效获取,大大降低了人工成本,提高了效率,同时,对获取的隧道数据通过服务器进行分析或者采用专家进行分析,高效得出隧道病害点,并通过智能眼镜远程指挥作业人员对隧道病害进行处理,使得隧道病害处理更加专业有效。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法,所述方法基于全息扫描器、智能眼镜、路由器以及服务器,其特征在于,所述方法包括,
所述全息扫描器沿隧道延伸方向移动,连续获取隧道数据;
所述全息扫描器将获取的隧道数据通过路由器传输到服务器端,服务器分析出隧道病害信息;
穿戴智能眼镜的维护人员接收服务器传输到所述智能眼镜中的隧道病害信息,在隧道中对隧道病害进行处理。
2.根据权利要求1所述的隧道病害检测及处理方法,其特征在于,全息扫描器将获取的隧道数据通过路由器传输到服务器端,由专家分析隧道数据,并与隧道维护人员建立连接,指挥隧道维护人员对隧道病害进行处理。
3.根据权利要求1所述的隧道病害检测及处理方法,其特征在于,所述全息扫描器也可以指定到达特定位置获取隧道数据。
4.根据权利要求3所述的隧道病害检测及处理方法,其特征在于,所述全息扫描器获取的隧道数据包括隧道开挖轮廓信息、隧道撑子面信息、隧道支护结构信息。
5.根据权利要求4所述的隧道病害检测及处理方法,其特征在于,所述全息扫描器包括CCD相机,所述CCD相机的像素为800万或者1300万像素。
6.根据权利要求1所述的隧道病害检测及处理方法,其特征在于,所述智能眼镜包括显示屏、摄像头、耳机、扩音器。
7.根据权利要求6所述的隧道病害检测及处理方法,其特征在于,所述智能眼镜还包括陀螺仪传感器、加速度传感器、地磁仪传感器、光度传感器。
8.根据权利要求1所述的隧道病害检测及处理方法,其特征在于,所述智能眼镜与所述路由器通过无线网络连接。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810933671.1A CN109187574A (zh) | 2018-08-16 | 2018-08-16 | 一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810933671.1A CN109187574A (zh) | 2018-08-16 | 2018-08-16 | 一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109187574A true CN109187574A (zh) | 2019-01-11 |
Family
ID=64918135
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810933671.1A Pending CN109187574A (zh) | 2018-08-16 | 2018-08-16 | 一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109187574A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112312104A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-02 | 中电建冀交高速公路投资发展有限公司 | 在隧道衬砌外表面投影显示衬砌病害信息的移动式装置及方法 |
CN117197412A (zh) * | 2023-10-09 | 2023-12-08 | 西安大地测绘股份有限公司 | 一种基于ar的公路病害智能巡检系统及方法 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102346153A (zh) * | 2011-04-26 | 2012-02-08 | 同济大学 | 一种隧道病害的检测方法 |
CN104048969A (zh) * | 2014-06-19 | 2014-09-17 | 樊晓东 | 一种隧道病害的识别方法 |
CN104749187A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-07-01 | 武汉武大卓越科技有限责任公司 | 基于红外温度场和灰度图像的隧道衬砌病害检测装置 |
CN106053475A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-10-26 | 浙江工业大学 | 基于主动式全景视觉的隧道病害全断面动态快速检测装置 |
CN205754595U (zh) * | 2016-06-16 | 2016-11-30 | 成都唐源电气股份有限公司 | 一种隧道高清全息成像装置 |
CN106841216A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-06-13 | 浙江工业大学 | 基于全景图像cnn的隧道病害自动识别装置 |
JP2017129508A (ja) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | 三菱電機株式会社 | 自己位置推定システム、自己位置推定方法、モバイル端末、サーバおよび自己位置推定プログラム |
CN107172390A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-15 | 广州市和佳电子科技有限公司 | 一种基于智能眼镜为终端平台的可视化系统及实现方法 |
CN207215039U (zh) * | 2017-07-03 | 2018-04-10 | 中南大学 | 一种隧道围岩和结构状况的双轨扫描系统 |
CN108170273A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 南京华讯方舟通信设备有限公司 | 一种基于hololens眼镜的专家远程指导系统及实现方法 |
-
2018
- 2018-08-16 CN CN201810933671.1A patent/CN109187574A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102346153A (zh) * | 2011-04-26 | 2012-02-08 | 同济大学 | 一种隧道病害的检测方法 |
CN104048969A (zh) * | 2014-06-19 | 2014-09-17 | 樊晓东 | 一种隧道病害的识别方法 |
CN104749187A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-07-01 | 武汉武大卓越科技有限责任公司 | 基于红外温度场和灰度图像的隧道衬砌病害检测装置 |
JP2017129508A (ja) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | 三菱電機株式会社 | 自己位置推定システム、自己位置推定方法、モバイル端末、サーバおよび自己位置推定プログラム |
CN106053475A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-10-26 | 浙江工业大学 | 基于主动式全景视觉的隧道病害全断面动态快速检测装置 |
CN205754595U (zh) * | 2016-06-16 | 2016-11-30 | 成都唐源电气股份有限公司 | 一种隧道高清全息成像装置 |
CN106841216A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-06-13 | 浙江工业大学 | 基于全景图像cnn的隧道病害自动识别装置 |
CN107172390A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-15 | 广州市和佳电子科技有限公司 | 一种基于智能眼镜为终端平台的可视化系统及实现方法 |
CN207215039U (zh) * | 2017-07-03 | 2018-04-10 | 中南大学 | 一种隧道围岩和结构状况的双轨扫描系统 |
CN108170273A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 南京华讯方舟通信设备有限公司 | 一种基于hololens眼镜的专家远程指导系统及实现方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112312104A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-02 | 中电建冀交高速公路投资发展有限公司 | 在隧道衬砌外表面投影显示衬砌病害信息的移动式装置及方法 |
CN112312104B (zh) * | 2020-10-29 | 2022-06-28 | 中电建冀交高速公路投资发展有限公司 | 在隧道衬砌外表面投影显示衬砌病害信息的移动式装置及方法 |
CN117197412A (zh) * | 2023-10-09 | 2023-12-08 | 西安大地测绘股份有限公司 | 一种基于ar的公路病害智能巡检系统及方法 |
CN117197412B (zh) * | 2023-10-09 | 2024-04-05 | 西安大地测绘股份有限公司 | 一种基于ar的公路病害智能巡检系统及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104464290B (zh) | 一种基于嵌入式双核芯片的道路交通参数采集及违章抓拍系统 | |
Jiang et al. | Quantitative condition inspection and assessment of tunnel lining | |
CN107923132A (zh) | 裂纹解析装置、裂纹解析方法以及裂纹解析程序 | |
CN108491758A (zh) | 一种轨道检测方法及机器人 | |
CN106780284A (zh) | 隧道洞壁围岩完整性信息采集装置及评价方法 | |
CN105956942A (zh) | 基于机器视觉的电力管廊钢筋网质量检测方法及检测装置 | |
CN110991466A (zh) | 一种基于新型视觉传感设备的高速公路路面状况检测系统 | |
CN109816636A (zh) | 一种基于智能终端的裂缝检测方法 | |
WO2020191398A1 (en) | Inspecting railroad track and key track components using a visual information system | |
CN110135398A (zh) | 基于计算机视觉的双手脱离方向盘检测方法 | |
CN110021167A (zh) | 一种高速公路云巡查系统及数据处理方法 | |
CN112149513A (zh) | 基于深度学习的工业制造现场安全帽佩戴识别系统和方法 | |
CN109187574A (zh) | 一种基于全息扫描的隧道病害检测及处理方法 | |
CN112465309A (zh) | 一种可视化施工管控系统及其实现方法 | |
CN110298830A (zh) | 基于卷积神经网络的新拌混凝土振捣表观质量识别方法 | |
CN114812403A (zh) | 基于无人机及机器视觉的大跨度钢结构吊装变形监测方法 | |
JP4025161B2 (ja) | 流速分布計測システム、流速分布計測方法、流速分布計測プログラム、流量計測システム、流量計測方法及び流量計測プログラム | |
CN116091477A (zh) | 基于深度学习多模态图像融合的建筑外墙缺陷检测方法 | |
JPH063145A (ja) | トンネル切羽画像収録処理システム | |
CN107489420B (zh) | 无底柱分段崩落法矿岩块度分布远程实时监测系统及方法 | |
CN207089303U (zh) | 轨道板裂缝检测车以及系统 | |
CN117152617A (zh) | 一种城市洪涝识别方法及系统 | |
CN106056686A (zh) | 一种基于三维轮廓的室内巡逻估计分析方法 | |
CN108894825A (zh) | 一种隧道病害智能分析方法 | |
Bosurgi et al. | Automatic crack detection results using a novel device for survey and analysis of road pavement condition |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190111 |