CN109297464B - 一种基于激光定位的桥梁沉降视觉监测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于激光定位的桥梁沉降监测装置，包括：系统控制单元；图像采集单元；数据分析单元；及供电单元；所述数据分析单元对所述图像采集单元采集到的桥梁图像进行分析，通过判断图像中激光点的位置变化确定桥梁沉降程度，进一步由系统控制单元通过路由器将异常图像及所得沉降数据上报给监测中心，从而达到实时监测的目的。本发明进一步公开了一种用于上述监测装置的监测方法。通过本发明所述的监测装置和监测方法对桥梁形变测量提供了一种更方便的监测手段，实现了无人看守状态下的桥梁形变实时监测。

Description

一种基于激光定位的桥梁沉降视觉监测装置及方法

技术领域

本发明涉及一种桥梁沉降监测装置及方法，尤其涉及一种基于激光定位的桥梁沉降监测装置及方法。

背景技术

桥梁作为交通运输的载体，在人们的日常出行中已不可或缺。在一座座大型桥梁拔地而起的同时，桥梁倒塌等恶性事件时有发生，造成巨大的生命财产损失，因此保障桥梁安全运营也成为国计民生的一件大事，桥梁检测任务刻不容缓。桥梁沉降是一个不断累积的过程，当累积达到一定程度后就会产生严重危害，对一些重要地段监测频率要高，测量的间隔时间应尽可能短，并实时上报指挥中心，在沉降变化超过安全范围前及时报警，才能起到防止人员伤亡、减少财产损失的目的。

现有技术通常采用的桥梁沉降监测装置有水准仪、分层沉降仪、水管式沉降仪或电子水平尺等。电子水平尺精度最高，但由于使用成本太高，全国范围内远没有普及开来，而其他仪器又不易实现连续和自动化测量。目前还没有一种低成本、高精度、能实时自动测量并报警的沉降监测装置。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提出了一种基于激光定位技术的桥梁沉降视觉监测装置，通过图像处理技术实现精确定位，对桥梁沉降测量提供了先进的技术手段，实现无人看守状态下对桥梁的实时监测。本发明进一步提供了一种上述监测装置的监测方法。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于激光定位的桥梁沉降监测装置，包括：

系统控制单元，由系统控制板、系统存储服务器及路由器组成；

图像采集单元，由至少1台工业相机、至少1台点激光模组及至少1块成像板组成；

数据分析单元，由至少1台分析识别服务器组成；

供电单元，由至少一组太阳能板组成；

所述数据分析单元对所述图像采集单元采集到的桥梁图像进行分析，通过判断图像中激光点的位置变化确定桥梁沉降程度，进一步由系统控制单元通过路由器将异常图像及所得沉降数据上报给监测中心，从而达到实时监测的目的。

进一步的，所述图像采集单元的工业相机和成像板固定安装于桥梁梁体上，点激光模组安装于桥梁以外，与所述工业相机和成像板的同一水平地面上；所述系统控制单元和系统分析单元组合安装在可方便与图像采集单元进行通信的位置。

进一步的，所述图像采集单元的工业相机、点激光模组及所述系统控制单元和系统分析单元，均通过太阳能板供电。

进一步的，所述路由器为无线路由器。

一种用于权利要求1所述监测装置的监测方法，包括以下步骤：

将工业相机和成像板固定安装在桥梁上，点激光模组安装在桥梁以外远处同一水平地面上；

当桥梁沉降时，点激光模组和工业相机会出现相对位移，同时在成像板上的投影点也出现位移，从而判断桥梁沉降范围；

通过迭代差值图像增强的方法识别激光点位置，从而判断激光点位置变化，所述迭代差值图像增强的方法以图像中的高频部分代表边缘分量，低频部分代表平坦分量，通过去除低频部分、增强高频部分，实现激光点的识别。

进一步的，所述迭代差值图像增强方法具体包括以下步骤：

假设灰度图像画幅为X×Y，窗口大小为(2x+1)(2y+1)，计算局部平均值所得的低频分量为：

局部差值为：

定义输出图像增强后的图像维F(i,j)，增强算法为：

F(i,j)＝y_n(i,j)+W(i,j)[n(i,j)-y_n(i,j)]

其中，W(i,j)为增强系数，n(i,j)-y(i,j)为高频分量；

常量为C，则：

F(i,j)＝y_n(i,j)+C[n(i,j)-y_n(i,j)]；

当C＞1时，高频部分被放大；

此时，为避免出现溢出现象，可通过以下迭代差值图像增强方法，具体公式如下：

其中，D取整幅图像灰度的迭代差值；

最后，通过系统分析单元，利用图像视觉识别对所得图像进行特提取，通过提取点激光边缘特征，实时定位点激光所在位置，将定位点与系统设置的初始坐标相对比，得到点激光变化位置的像素差，即为桥梁沉降值。

本发明的有益效果在于：

1.通过本发明监测装置的图像处理技术，克服了传统此类技术中大功率激光会造成光污染，对人畜容易发生意外风险，而小功率激光又很难辨识的缺陷。

2.通过本发明所述的监测装置和监测方法对桥梁沉降测量提供了一种更方便的监测手段，实现了无人看守状态下的桥梁沉降实时监测。

附图说明

图1为本发明基于激光定位的桥梁沉降监测装置的结构框图。

图2为本发明基于激光定位的桥梁沉降监测装置的系统示意图。

具体实施方式

下面结合附图详述本发明具体实施方式：

如图1、2所示，一种基于激光定位的桥梁沉降监测装置，包括：

系统控制单元，由系统控制板、系统存储服务器及路由器组成；

图像采集单元，由至少1台工业相机、至少1台点激光模组及至少1块成像板组成；

数据分析单元，由至少1台分析识别服务器组成；

供电单元，由至少一组太阳能板组成；

所述数据分析单元对所述图像采集单元采集到的桥梁图像进行分析，通过判断图像中激光点的位置变化确定桥梁沉降程度，进一步由系统控制单元通过路由器将异常图像及所得沉降数据上报给监测中心，从而达到实时监测的目的。

进一步的，所述图像采集单元的工业相机和成像板固定安装于桥梁梁体上，点激光模组安装于桥梁以外，与所述工业相机和成像板的同一水平地面上；所述系统控制单元和系统分析单元组合安装在可方便与图像采集单元进行通信的位置。

进一步的，所述图像采集单元的工业相机、点激光模组及所述系统控制单元和系统分析单元，均通过太阳能板供电。

进一步的，所述路由器为无线路由器。

本实施例中，数据分析单元是整套系统的核心部分，可对所述图像采集单元采集到的图像进行分析，在精准分析所采集的桥梁图像后，通过判断图像中激光点的位置变化从而判断桥梁沉降情况。所述系统控制单元通过采用4G无线信号的无线路由器将异常图像及所得沉降数据实时上报给监测中心，从而达到实时监测的目的。

各单元安装位置具体为：工业相机、成像板固定安装于桥梁梁体上，点激光模组安装于桥梁以外远处，与工业相机、成像板同一水平位置的地面上，当点激光将光点打到成像板上时，工业相机可抓拍到成像板上激光点位置。系统控制单元和系统分析单元可安装在前述图像采集单元附近的防雨箱中，系统各单元均通过太阳能板供电。当桥梁沉降时，点激光模组和工业相机会出现相对位移，同时在成像板上的投影点也出现位移，从而判断桥梁沉降范围。但点激光功率过大则会导致对桥梁梁体损伤，功率过小又会难以和日光区分，影响识别结果。因此，本发明进一步的采用了一种迭代差值图像增强方法，以方便在白天有效识别到低功率激光点位置，从而通过激光点位置变化，判断桥梁沉降情况。

一种用于权利要求1所述监测装置的监测方法，包括以下步骤：

将工业相机和成像板固定安装在桥梁上，点激光模组安装在桥梁以外远处同一水平地面上；

当桥梁沉降时，点激光模组和工业相机会出现相对位移，同时在成像板上的投影点也出现位移，从而判断桥梁沉降范围；

通过迭代差值图像增强的方法识别激光点位置，从而判断激光点位置变化，所述迭代差值图像增强的方法以图像中的高频部分代表边缘分量，低频部分代表平坦分量，通过去除低频部分、增强高频部分，实现激光点的识别。

进一步的，所述迭代差值图像增强方法具体包括以下步骤：

假设灰度图像画幅为X×Y，窗口大小为(2x+1)(2y+1)，计算局部平均值所得的低频分量为：

局部差值为：

定义输出图像增强后的图像维F(i,j)，增强算法为：

F(i,j)＝y_n(i,j)+W(i,j)[n(i,j)-y_n(i,j)]

其中，W(i,j)为增强系数，n(i,j)-y(i,j)为高频分量；

常量为C，则：

F(i,j)＝y_n(i,j)+C[n(i,j)-y_n(i,j)]；

当C＞1时，高频部分被放大；

此时，为避免出现溢出现象，可通过以下迭代差值图像增强方法，具体公式如下：

其中，D取整幅图像灰度的迭代差值；

最后，通过系统分析单元，利用图像视觉识别对所得图像进行特提取，通过提取点激光边缘特征，实时定位点激光所在位置，将定位点与系统设置的初始坐标相对比，得到点激光变化位置的像素差，即为桥梁沉降值。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于激光定位的桥梁沉降监测装置，其特征在于，包括：

系统控制单元，由系统控制板、系统存储服务器及路由器组成；

图像采集单元，由至少1台工业相机、至少1台点激光模组及至少1块成像板组成；

数据分析单元，由至少1台分析识别服务器组成；

供电单元，由至少一组太阳能板组成；

所述数据分析单元对所述图像采集单元采集到的桥梁图像进行分析，通过判断图像中激光点的位置变化确定桥梁沉降程度，进一步由系统控制单元通过路由器将异常图像及所得沉降数据上报给监测中心，从而达到实时监测的目的；

其中，用于所述监测装置的监测方法包括以下步骤：

将工业相机和成像板固定安装在桥梁上，点激光模组安装在桥梁以外远处同一水平地面上；

当桥梁沉降时，点激光模组和工业相机会出现相对位移，同时在成像板上的投影点也出现位移，从而判断桥梁沉降范围；

通过迭代差值图像增强的方法识别激光点位置，从而判断激光点位置变化，所述迭代差值图像增强的方法以图像中的高频部分代表边缘分量，低频部分代表平坦分量，通过去除低频部分、增强高频部分，实现激光点的识别；

所述迭代差值图像增强方法具体包括以下步骤：

假设灰度图像画幅为X×Y，窗口大小为(2x+1)(2y+1)，计算局部平均值所得的低频分量为：

局部差值为：

定义输出图像增强后的图像维F(i,j)，增强算法为：

F(i,j)＝y_n(i,j)+W(i,j)[n(i,j)-y_n(i,j)]

其中，W(i,j)为增强系数，n(i,j)-y_n(i,j)为高频分量；

常量为C，则：

F(i,j)＝y_n(i,j)+C[n(i,j)-y_n(i,j)]；

当C＞1时，高频部分被放大；

此时，为避免出现溢出现象，可通过以下迭代差值图像增强方法，具体公式如下：

其中，D取整幅图像灰度的迭代差值；

最后，通过系统分析单元，利用图像视觉识别对所得图像进行特提取，通过提取点激光边缘特征，实时定位点激光所在位置，将定位点与系统设置的初始坐标相对比，得到点激光变化位置的像素差，即为桥梁沉降值。

2.根据权利要求1所述的监测装置，其特征在于：所述图像采集单元的工业相机和成像板固定安装于桥梁梁体上，点激光模组安装于桥梁以外与所述工业相机和成像板的同一水平地面上；所述系统控制单元和系统分析单元组合安装在可方便与图像采集单元进行通信的位置。

3.根据权利要求2所述的监测装置，其特征在于：所述图像采集单元的工业相机、点激光模组及所述系统控制单元和系统分析单元，均通过太阳能板供电。

4.根据权利要求1所述的监测装置，其特征在于：所述路由器为无线路由器。

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