CN109300126B - 一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，步骤如下：采用高清影像采集系统，对桥梁侧面、梁底、桥面进行拍摄，以采集桥梁各部分的影像图和记录采集影像时的位置信息；将所述影像数据、位置信息数据导入图像处理软件，制作桥梁各部分的拼接影像图；将制作好的拼接影像图导入到桥梁病害智能识别系统；建立桥梁病害三维空间档案系统，在桥梁病害信息与桥梁三维模型空间进行自动匹配后，将匹配桥梁病害信息的桥梁三维模型数据存入数据库中，以便调用、查看。本发明实现了桥梁检测数据的自动采集、智能化分析，减少检测技术人员外业工作量提高检测效率。

Description

一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法
技术领域
本发明涉及桥梁病害检测，特别是涉及一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法。
背景技术
根据中华人民共和国建设部于2004年3月1日颁布实施的《城市桥梁养护技术规范(CJJ99-2003)》和2004年6月28日颁布实施的《公路桥涵养护规范(JTGH11-2004)》的规定。桥梁的检查分为经常检查、定期检查和特殊检查。《公路桥涵养护规范(JTGH11-2004)》3.2.1规定，经常检查的周期依据桥梁技术状况而定，一般每月不得少于一次，汛期应加强不定期检查。《城市桥梁养护技术规范(CJJ99-2003)》城市桥梁养护等级分为三个等级，各等级的城市桥梁必须进行经常检查。经常检查的周期规定如下：
1、城市桥梁的I等养护，即城市主干路、城市快速路上的桥梁及特大桥梁和特殊结构的桥梁的经常检查周期为一天；
2、城市桥梁的II等养护，即城市桥梁中区域集会点、商业区及旅游路线或市区之间的联络线、主要地区或重点企业所在地桥梁的经常检查周期为三天；
3、城市桥梁的III等养护即城市支路和街坊路上桥梁的经常检查周期为七天；
截至2009年末，我国桥梁累计达66万余座，每座桥梁按规定要求均需进行经常检查，桥梁养护管理单位经常检查的工作量十分巨大。
目前的桥梁检查主要存在以下不足之处：
1.高速公路具有交通流量大、不便封闭施工等特点，检测过程中的交通安全隐患一直以来是检测过程中最大的安全隐患，相对于全封道作业，通车条件下的检测作业更具危险性；
2.对于特殊结构桥梁(如斜拉桥、悬索桥、钢管混凝土拱桥等)或者大跨高墩桥梁来说，传统的检测工具基本无法派上用场，只能回归人工检测的原始形态；
3.需要有经验的检测人员利用相关专有仪器来识别桥梁病害，整个过程工作强度大、周期长，其中检测过程是高度依赖检测人员，所以也无法避免人为检测错误。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，以解决上述问题中的不足之处。
为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：
一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，检测方法的步骤如下：
步骤1.采用高清影像采集系统，对桥梁侧面、梁底、桥面进行拍摄，以采集桥梁各部分的影像图和记录采集影像时的位置信息；
步骤2.将所述影像数据、位置信息数据导入图像处理软件，制作桥梁各部分的拼接影像图；
步骤3.将制作好的拼接影像图导入到桥梁病害智能识别系统，通过自动读取所述拼接影像图的每条裂缝长度、宽度所占的像素数，得出桥梁病害在桥梁三维模型的对应位置及桥梁病害的类别、长度和宽度，并推算出裂缝的长度和宽度，当裂缝长度、宽度超过阈值时判断为病害图像；具体包括以下步骤：
3.1)桥梁病害类别的识别：收集历史桥梁病害图像，将对包含有桥梁病害的拼接影像图的部位进行人工标注分类形成的裂缝标识库发送至智能检测软件，智能检测软件采用卷积神经网络算法进行训练、学习检测桥梁病害的区域和类别；
3.2)桥梁病害的测量：当识别桥梁病害图像后，通过识别所述拼接影像图得出病害的尺寸，公式如下：Resolution＝Dm/Dp，其中，Dp为拼接影像图上目标尺寸，Dm为目标实际尺寸，Resolution为拼接影像图的分辨率，桥梁病害实际长度Lm＝Lp*Resolution，Lp为桥梁病害在拼接影像图上的长度；
3.3)病害定位，包括如下步骤：
3.3.1)基于CAD数据对桥梁三维模型按构件分块建模，并通过建筑信息模型技术和地理信息系统技术计算出桥梁构件的坐标，将每座桥梁按照各自的构件拆分成三维模型并将拆分后的构件进行编号；
3.3.2)通过全球定位系统对影像数据进行定位，获取影像数据的位置数据，计算出坐标，所述影像数据的坐标通过与已知坐标的桥梁构件的三维模型进行匹配存储，使影像数据与桥梁构件建立空间对应关系，利用数字水印技术使影像数据在存储时显示存储时间；
3.3.3)根据桥梁病害在影像数据的位置以及影像数据与桥梁构件的三维模型的相对位置，将桥梁病害标注在桥梁的三维模型上并以桥梁构件为单位对每个桥梁病害进行编码，在影像数据上对桥梁病害注明坐标，并对桥梁病害的几何尺寸进行标注；
步骤4.建立桥梁病害三维空间档案系统，在桥梁病害信息与桥梁三维模型空间进行自动匹配后，将匹配桥梁病害信息的桥梁三维模型数据存入数据库中，以便调用、查看。
作为优化，
A.在所述步骤3.2中的拼接影像图上目标尺寸Dp的长度采用平面曲线的弧长S计算算法，公式如下：
定义直角坐标，设函数f(x)在区间[a,b]上具有一阶连续的导数，曲线y＝f(x)的长度S即为裂缝长度；
取x为积分变量，则x∈[a,b],在[a,b]上任取一小区间[x,x+dx]，那么这一小区间所对应的曲线弧段的长度Δs可以用它的弧微分ds来近似；
于是，弧长元素为
Figure BDA0001808294300000031
弧长即裂缝长度为
Figure BDA0001808294300000041
B.在所述步骤3.2中的拼接影像图上目标尺寸Dp的宽度W计算公式如下：
W＝μ*N，其中，W为裂缝宽度，μ为高清影像采集系统的像元大小，N为裂缝占用像元数量。
作为优化，所述高清影像采集系统由无人机或车载系统或在桥检车工作平台任一或多个组合构成。
作为优化，所述高清影像采集系统采用无人机对桥梁侧面、梁底、桥面进行图像采集。
作为优化，所述无人机在装载高清影像采集系统进行拍摄前，根据测试的桥梁结构数据对无人机的飞行线路进行设计，以确保无人机的拍摄高度和移动速度保持不变。
作为优化，在桥梁两侧空地上架设GPS基站，将GPS卫星信号传导至桥底，提高无人机飞行稳定性。
作为优化，所述桥梁病害三维空间档案系统包括桥梁三维模型构件的编号、桥梁病害的图片、位置、范围、发展趋势、结论及建议。
本发明的有益效果是：
1.本方法实现了桥梁检测数据的自动采集、智能化分析，减少检测技术人员外业工作量提高检测效率。
2.通过高清影像采集系统的数据采集实现对桥梁病害的动态追溯，实行对桥梁状态数据采集的全覆盖，实现不同时期桥梁病害发展趋势的动态量化评估。
3.通过桥梁病历的建立，实现在桥梁的全寿命期完整准确的对桥梁病害的发展、治理、监控、评估的量化动态管理和准确评估。
附图说明
图1为本发明所述的一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法的流程图。
图2为图1中的步骤3的具体流程图。
图3为图2中的步骤3.2的平面曲线计算方法的坐标图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，检测方法的步骤如下：
步骤1.采用高清影像采集系统，对桥梁侧面、梁底、桥面进行拍摄，以采集桥梁各部分的影像图和记录采集影像时的位置信息。
步骤2.将所述影像数据、位置信息数据导入图像处理软件，制作桥梁各部分的拼接影像图。
步骤3.将制作好的拼接影像图导入到桥梁病害智能识别系统，通过自动读取所述拼接影像图的每条裂缝长度、宽度所占的像素数，得出桥梁病害在桥梁三维模型的对应位置及桥梁病害的类别、长度和宽度，并推算出裂缝的长度和宽度，当裂缝长度、宽度超过阈值时判断为病害图像；具体包括以下步骤：
3.1)桥梁病害类别的识别：收集历史桥梁病害图像，将对包含有桥梁病害的拼接影像图部位的进行人工标注分类形成的裂缝标识库发送至智能检测软件，智能检测软件采用卷积神经网络算法进行训练、学习检测桥梁病害的区域和类别。还可以采用高斯模糊、Sobel算子、形态学开闭算法来预处理拼接影像图，再利用支持向量机算法训练智能检测软件。
3.2)桥梁病害的测量：当识别桥梁病害图像后，通过识别所述拼接影像图得出病害的尺寸，公式如下：Resolution＝Dm/Dp，其中，Dp为拼接影像图上目标尺寸，Dm为目标实际尺寸，Resolution为拼接影像图的分辨率，桥梁病害实际长度Lm＝Lp*Resolution，Lp为桥梁病害在拼接影像图上的长度。
3.3)病害定位，包括如下步骤：
3.3.1)基于CAD数据对桥梁三维模型按构件分块建模，并通过建筑信息模型技术和地理信息系统技术计算出桥梁构件的坐标，将每座桥梁按照各自的构件拆分成三维模型并将拆分后的构件进行编号；
建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。它具有信息完备性、信息关联性、信息一致性、可视化、协调性、模拟性、优化性和可出图性八大特点；
地理信息系统(Geographic Information System或Geo-Information system，GIS)，它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统；
3.3.2)通过全球定位系统对影像数据进行定位，获取影像数据的位置数据，计算出坐标，影像数据的坐标通过与已知坐标的桥梁构件的三维模型进行匹配存储，使影像数据与桥梁构件建立空间对应关系，利用数字水印技术使影像数据在存储时显示存储时间；
3.3.3)根据桥梁病害在影像数据的位置以及影像数据与桥梁构件的三维模型的相对位置，将桥梁病害标注在桥梁的三维模型上并以桥梁构件为单位对每个桥梁病害进行编码，在影像数据上对桥梁病害注明坐标，并对桥梁病害的几何尺寸进行标注；
步骤4.建立桥梁病害三维空间档案系统，在桥梁病害信息与桥梁三维模型空间进行自动匹配后，将匹配桥梁病害信息的桥梁三维模型数据存入数据库中，以便调用、查看。
工作人员通过桥梁病害三维空间档案系统将桥梁各部件状况评定结果登记在“桥梁病例卡”中，根据“桥梁病例卡”及检测桥梁清单，桥梁病害三维空间档案系统自动生成定检成果汇总统计分析的可视化图表以及与上次定检成果相比的趋势变化及分析可视化图表。
本实施例中，在步骤3.2中的拼接影像图上目标尺寸Dp的长度采用平面曲线的弧长S计算算法，公式如下：
定义直角坐标，设函数f(x)在区间[a,b]上具有一阶连续的导数，曲线y＝f(x)的长度S即为裂缝长度；
取x为积分变量，则x∈[a,b],在[a,b]上任取一小区间[x,x+dx]，那么这一小区间所对应的曲线弧段的长度Δs可以用它的弧微分ds来近似；
于是，弧长元素为
Figure BDA0001808294300000071
弧长即裂缝长度为
Figure BDA0001808294300000072
在步骤3.2中的拼接影像图上目标尺寸Dp的宽度W计算公式如下：
W＝μ*N，其中，W为裂缝宽度，μ为高清影像采集系统的像元大小，N为裂缝占用像元数量。
本实施例中，搭载设备中的无人机对桥梁下部结构、梁底、桥面系的外观进行检测。检查桥梁的铺装层的裂缝(龟裂、纵横裂缝)、坑槽、波浪、桥头沉降、伸缩缝的异常变形、破损、脱落；梁端头、底面是否破损，梁是否有伸缩空间、混凝土有无裂缝、渗水、表面风化、剥落、露筋、预应力钢束锚固区段混凝土有无开裂，沿预应力筋的混凝土表面有无纵向裂缝等；梁(板)式结构的跨中、支点及变截面处，悬臂端牛腿或中间铰部位，梁的固结处和桁架节点部位，混凝土是否开裂、缺损和出现露筋；装配式梁桥联结部位的缺损状况：组合梁的桥面板与梁的结合部位及预制桥面板之间的接头处混凝土有无开裂、渗水；横向联结构件是否开裂，连接钢板的焊缝有无锈蚀、断裂，边梁有无横移或向外倾斜；支座组件开裂、错位、脱空、位移情况等。
本实施例中，高清影像采集系统由无人机或车载系统或在桥检车工作平台任一或多个组合构成，本实施例的高清影像采集系统采用无人机对桥梁侧面、梁底、桥面进行图像采集，无人机在装载高清影像采集系统进行拍摄前，根据测试的桥梁结构数据对无人机的飞行线路进行设计，以确保无人机的拍摄高度和移动速度保持不变。
本实施例中，在桥梁两侧空地上架设GPS基站，将GPS卫星信号传导至桥底，提高无人机飞行稳定性。
本实施例中，桥梁病害三维空间档案系统包括桥梁三维模型构件的编号、桥梁病害的图片、位置、范围、发展趋势、结论及建议。
本发明的工作原理：
通过对搭载着高清影像采集系统的搭载设备进行操控，采集桥梁各个部位的影像数据，将影像数据录入桥梁病害智能识别系统和桥梁病害三维空间档案系统，实现对桥梁病害的可视化管理，多起数据可实现自动对比，预测未来病害发展趋势。
最后应说明的是：本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等统计数的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型。

Claims (7)

1.一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，其特征在于，所述方法的步骤如下：
步骤1.采用高清影像采集系统，对桥梁侧面、梁底、桥面进行拍摄，以采集桥梁各部分的影像图和记录采集影像时的位置信息；
步骤2.将所述桥梁各部分的影像图、位置信息数据导入图像处理软件，制作桥梁各部分的拼接影像图；
步骤3.将制作好的拼接影像图导入到桥梁病害智能识别系统，通过自动读取所述拼接影像图的每条裂缝长度、宽度所占的像素数，得出桥梁病害在桥梁三维模型的对应位置及桥梁病害的类别、长度和宽度，并推算出裂缝的长度和宽度，当裂缝长度、宽度超过阈值时判断为病害图像；具体包括以下步骤：
3.1)桥梁病害类别的识别：收集历史桥梁病害图像，将对包含有桥梁病害的拼接影像图的部位进行人工标注分类形成的裂缝标识库发送至智能检测软件，智能检测软件采用卷积神经网络算法进行训练、学习检测桥梁病害的区域和类别；
3.2)桥梁病害的测量：当识别桥梁病害图像后，通过识别所述拼接影像图得出病害的尺寸，公式如下：Resolution＝Dm/Dp，其中，Dp为拼接影像图上目标尺寸，Dm为目标实际尺寸，Resolution为拼接影像图的分辨率，桥梁病害实际长度Lm＝Lp*Resolution，Lp为桥梁病害在拼接影像图上的长度；
3.3)病害定位，包括如下步骤：
3.3.1)基于CAD数据对桥梁三维模型按构件分块建模，并通过建筑信息模型技术和地理信息系统技术计算出桥梁构件的坐标，将每座桥梁按照各自的构件拆分成三维模型并将拆分后的构件进行编号；
3.3.2)通过全球定位系统对影像数据进行定位，获取影像数据的位置数据，计算出坐标，所述影像数据的坐标通过与已知坐标的桥梁构件的三维模型进行匹配存储，使影像数据与桥梁构件建立空间对应关系，利用数字水印技术使影像数据在存储时显示存储时间；
3.3.3)根据桥梁病害在影像数据的位置以及影像数据与桥梁构件的三维模型的相对位置，将桥梁病害标注在桥梁的三维模型上并以桥梁构件为单位对每个桥梁病害进行编码，在影像数据上对桥梁病害注明坐标，并对桥梁病害的几何尺寸进行标注；
步骤4.建立桥梁病害三维空间档案系统，在桥梁病害信息与桥梁三维模型空间进行自动匹配后，将匹配桥梁病害信息的桥梁三维模型数据存入数据库中，以便调用、查看。
2.根据权利要求1所述的一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，其特征在于，
A.在3.2)中的拼接影像图上目标尺寸Dp的长度采用平面曲线的弧长S计算算法，公式如下：
定义直角坐标，设函数f(x)在区间[a,b]上具有一阶连续的导数，曲线y＝f(x)的长度S即为裂缝长度；
取x为积分变量，则x∈[a,b],在[a,b]上任取一小区间[x,x+dx]，那么这一小区间所对应的曲线弧段的长度Δs可以用它的弧微分ds来近似；
于是，弧长元素为
Figure FDA0003240732330000021
弧长即裂缝长度为
Figure FDA0003240732330000022
B.在3.2)中的拼接影像图上目标尺寸Dp的宽度W计算公式如下：
W＝μ*N，其中，W为裂缝宽度，μ为高清影像采集系统的像元大小，N为裂缝占用像元数量。
3.根据权利要求1所述的一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，其特征在于，所述高清影像采集系统由无人机或车载系统或在桥检车工作平台任一或多个组合构成。
4.根据权利要求3所述的一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，其特征在于，所述高清影像采集系统采用无人机对桥梁侧面、梁底、桥面进行图像采集。
5.根据权利要求4所述的一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，其特征在于，所述无人机在装载高清影像采集系统进行拍摄前，根据测试的桥梁结构数据对无人机的飞行线路进行设计，以确保无人机的拍摄高度和移动速度保持不变。
6.根据权利要求5所述的一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，其特征在于，在桥梁两侧空地上架设GPS基站，将GPS卫星信号传导至桥底，提高无人机飞行信号稳定性。
7.根据权利要求1所述的一种基于空间位置的桥梁病害高精度智能检测方法，其特征在于，所述桥梁病害三维空间档案系统包括桥梁三维模型构件的编号、桥梁病害的图片、位置、范围、发展趋势、结论及建议。
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