CN113340405B - 桥梁振型的测量方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及桥梁振型的测量方法、装置及系统，该系统包括视频采集装置、激光雷达和图像数据处理装置，其中，所述激光雷达用于向桥梁的虚拟测点发射单线激光，所述视频采集装置用于分别在发射单线激光前后采集目标区域的视频图像，所述图像数据处理装置用于根据采集到的视频图像测算出桥梁的振型。本发明实施例通过视频与单线激光结合，获取到目标区域图像中的虚拟测点，对虚拟测点发射单线激光，以获取虚拟测点位移向量，进一步的获得桥梁的静平衡曲线，通过虚拟测点空间位置的变化来获得桥梁的原始振型，以及结合手机拍摄帧率得到虚拟测点的振动响应，从而对桥梁的振动有一个定量的描述。

Description

桥梁振型的测量方法、装置及系统

技术领域

本发明属于测量技术领域，尤其涉及一种桥梁振型的测量方法、装置及系统。

背景技术

桥梁结构振动信息的测量是桥梁结构健康监测必不可少的内容。结构的振动信息反映了桥梁的整体安全性能，是桥梁结构损伤识别和安全状态评估的重要数据来源。结构的振动信息包含有自振频率、振型、阻尼系数等关键参数。目前已有较为成熟的自振频率和阻尼系数的测量方法，但自振频率和阻尼系数对于结构损伤识别和安全状态评估的效果不好。

桥梁结构振型的测量方法可分为接触类测量方法和非接触类测量方法两类。接触类测量方法主要采用加速度计、倾角计、位移计、GPS和差压变送器等类型的传感器进行测量。接触类测量方法具有测量数据精度相对较高的优点。但这种有方法有以下不足之处：(1)测点数量极为有限，无法得到高阶振型。(2)需要外接电源和数据采集传输设备。(3)传感器及其采集仪的设备成本高昂，且安装难度较大。(4)各测点数据的同步性不高。

非接触类测量方法主要有基于机器视觉的方法。现有的基于机器视觉的测量方法为了得到预设测点的振动时程曲线，就必须获取高清的视频图像，此时就必须采用工业高速相机。但这种相机成本很高，且对操作人员也有一定的要求，且图像数据的处理需要较高配置的计算机配合才能完成。

发明内容

本发明的目的在于提供一种桥梁振型的测量方法、装置及系统，基于机器视觉和激光雷达配合使用，提高目前非接触类测量方法的测量精度的同时降低成本。

一方面，本发明提供了一种桥梁振型的测量系统，包括视频采集装置、激光雷达和图像数据处理装置，其中，所述激光雷达用于向桥梁的虚拟测点发射单线激光，所述视频采集装置用于分别在发射单线激光前后采集目标区域的视频图像，所述图像数据处理装置用于根据采集到的视频图像测算出桥梁的振型。

另一方面，本发明提供了一种桥梁振型的测量方法，基于本发明实施例所述的桥梁振型的测量系统而实现，所述的测量方法包括以下步骤：

通过视频采集装置获取目标区域的视频图像，提取图像中的虚拟测点的像素坐标，利用激光雷达对虚拟测点发射单线激光，再次采集目标区域的视频图像，并提取单线激光在图像中与虚拟测点像素坐标所对应的激光点像素坐标；

根据虚拟测点像素坐标及激光点像素坐标，得到激光点到虚拟测点的方向向量，并根据方向向量调整激光雷达的姿态，直到虚拟测点像素坐标与激光点像素坐标重合；

测量虚拟测点到激光雷达的空间距离，并结合虚拟测点像素坐标，进行空间坐标转换，得到虚拟测点对应视频采集装置的空间坐标，基于不同时间帧的视频图像，测量得到每个虚拟测点的静平衡位置，并基于所有静平衡位置绘制得到静平衡曲线；

选取虚拟测点处的视频图像进行处理，提取虚拟测点的原始位移响应值；

根据原始位移响应值和静平衡曲线确定出桥梁振型。

再一方面，本发明提供了一种桥梁振型的测量装置，包括：

图像采集单元，用于通过视频采集装置分别获取在发射单线激光前后目标区域的视频图像；

像素坐标提取单元，用于提取图像中的虚拟测点的像素坐标，以及提取单线激光在图像中与虚拟测点像素坐标所对应的激光点像素坐标；

静平衡曲线绘制单元，用于根据虚拟测点像素坐标及激光点像素坐标，得到激光点到虚拟测点的方向向量，并根据方向向量得到虚拟测点对应视频采集装置的空间坐标，以及基于不同时间帧的视频图像，测量得到每个虚拟测点的静平衡位置，并基于所有静平衡位置绘制得到静平衡曲线；

原始位移提取单元，用于选取虚拟测点处的视频图像进行处理，提取虚拟测点的原始位移响应值；

振型确定单元，用于根据原始位移响应值和静平衡曲线确定出桥梁的振型。

与现有技术相比，本发明实施例通过视频与单线激光结合，获取到目标区域图像中的虚拟测点，对虚拟测点发射单线激光，以获取虚拟测点位移向量，进一步的获得桥梁的静平衡曲线，本发明具有以下技术优势：

(1)本申请识别的是结构的振动轮廓，即使图像中出现重影、或者桥梁结构部分被遮挡，都可以根据观测到的信息识别出桥梁结构的轮廓，因此可以不受重影等影响，继而提高测量精度。

(2)本发明实施例可以自主选择桥梁上的虚拟测点，通过虚拟测点空间位置的变化来获得桥梁的原始振型，以及结合手机拍摄帧率得到虚拟测点的振动响应，从而对桥梁的振动有一个定量的描述。

(3)本发明方法只需要得到桥梁的轮廓外形，而不需要高清的预设测点图像，因此不需要例如工业相机等高清摄像设备，而激光雷达的成本相对更低，因此采用本发明方法可以降低成本。

(4)本发明方法在基于视频图像进行计算时，只需要截取虚拟测点处的视频，而可以忽略其他部分，因此可以极大地降低运算量。

(5)传统桥梁动力特性识别方法中需要人为对桥梁施加激励的弊端，而本发明的结构振型测量采用车辆荷载、风荷载等环境激励，无需额外激励源，无需在测量过程中对桥上交通进行管制处理，不会对桥梁产生不利影响。

(6)传统桥梁结构振动测试方法中因为加速度传感器等与被测结构直接连接带来的测试误差问题。

(7)传统基于机器视觉技术的测试方法中需要在被测结构上布置额外特征点的问题，本发明直接利用被测结构表面的结构特征，如目标表面的纹理、图案背景等作为测量区域，使实验操作简单方便，对视频质量要求较低，继而降低硬件成本。

本发明还具有的其他优势请见实施例部分的相关描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中单线激光测量桥梁振型的场景示意图；

图2是本发明实施例中提供的测量桥梁振型的方法的实现流程图；

图3是本发明实施例中提供的测量桥梁振型的装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：

本实施例中提供了一种桥梁振型的测量系统，包括视频采集装置、激光雷达和图像数据处理装置，其中，视频采集装置用于采集桥梁结构的视频，尤其是桥梁主跨部分的视频；激光雷达用于向设定的虚拟测点发射单线激光，图像数据处理装置用于根据采集到的视频测算出桥梁振型。

视频采集装置优选单目相机，相比于多目相机，可以避免多目摄影所存在的同步问题以及视觉校正问题，操作简便。由于本发明方法只需要提取出桥梁轮廓外形，而无需高清的测点图像，即方案中对视频图像的清晰度要求相对较低，因此可以采用常用的手机即可实现。基于视频图像进行振型测量，所有虚拟测点均在同一视频图像内，可以从根源上解决各类接触类振型测量方法存在各个测点采样时间不同步的问题。

图像数据处理装置采用具有图像数据处理能力的电子设备即可，例如计算机，且由于本方案中的计算量相对较小，所以具备单片机的电子设备亦可实现。

基于上述测量系统，本实施例中提供了一种基于该测量系统实现的桥梁振型测量方法。如图2所示，该测量方法包括以下步骤：

S101，通过视频采集装置(例如手机)获取目标区域的视频图像，并从视频图像中提取虚拟测点的像素坐标，对虚拟测点发射单线激光，再次获取目标区域的视频图像，并提取单线激光在图像中与虚拟测点像素坐标所对应的激光点像素坐标。

在具体实现时，选择合适的拍摄地点，调整视频采集装置使得桥梁主体结构整体或局部出现在视频采集装置的视野中。此处视频采集装置为手机，不仅可以实现对桥梁结构进行远距离非接触式视频采集，所有虚拟测点均在同一视频图像内，而且操作简单。

在本发明实施例中，通过手机拍摄实时画面，获取目标区域的实时图像，以图像序列的形式输出，对t时间段采集的图像形成图像数据集为F_t，F_t为分辨率为w×h的RGB图像，w为宽，h为高。通过特征提取算法(例如ORB算法，Oriented FAST and Rotated BRIEF)，提取图像中的虚拟测点像素坐标，定义在第j帧时刻第i个虚拟测点的像素坐标为P(x_ij，y_ij)，x_ij∈[0，w]，y_ij∈[0，h]，i＜n}，其中，n为虚拟测点数量，i和j均为大于零的整数。

ORB可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。ORB首先会从图像中查找特殊区域，称为关键点，比如它们具有像素值急剧的从浅色变为深色的特征。然后ORB会为每个关键点计算相应的特征向量。ORB算法创建的特征向量只包含1和0，称为二元特征向量。1和0的顺序会根据特定关键点和其周围的像素区域而变化。该向量表示关键点周围的强度模式，因此多个特征向量可以用来识别更大的区域，甚至图像中的特定对象。因此虚拟特点也可以理解为是特征点，由于本发明中是非接触式测量方法，不是在桥梁上设置实际的测量点，因此将特征点定义为虚拟测点。本实施例中，沿桥梁主跨侧边均匀划分若干个虚拟测点，如图1中矩形框所示，一个矩形框代表一出虚拟测点。ORB为现有常用算法，此处不再过多赘述。

对虚拟测点发射单线激光，就是向桥梁上对应于虚拟测点的位置利用激光雷达对虚拟测点发射单线激光，然后通过视频采集装置再次采集目标区域的视频图像，并提取单线激光在图像中与虚拟测点像素坐标所对应的激光点像素坐标。

首先对激光雷达进行初始化设置，调整激光雷达的姿态值为w_h＝0，w_v＝0，其中，w_h为激光雷达水平方向旋转角度，w_v为激光雷达垂直方向旋转角度，对虚拟测点发射单线激光，通过特征提取算法，提取图像中的激光点像素坐标Q(X_ij，Y_ij)，在逐一对每个虚拟测点发射单线激光时，针对每个虚拟测点像素坐标，对激光雷达进行初始化设置，实现有序计算，减少重复计算，提高融合效率。

S102，根据虚拟测点像素坐标和激光点像素坐标，得到激光点到虚拟测点的方向向量，继而得到激光雷达的姿态值，根据姿态值，调整激光雷达的姿态，直到虚拟测点像素坐标与激光点像素坐标重合。

激光点到虚拟测点的方向向量l_ij＝P-Q＝(x_ij-X_ij，y_ij-Y_ij)，可以得知在目标区域的图像中激光点与虚拟测点的位置关系。根据该激光点到特征点的方向向量，计算出激光雷达的姿态值，得到激光雷达的姿态值为

其中，w_h为激光雷达水平方向旋转角度，w_v为激光雷达垂直方向旋转角度，a、b为单位像素对球坐标中的弧度转换系数，该单位像素对球坐标中的弧度转换系数由单目相机标定确定。

S103，测量虚拟测点到激光雷达的空间距离，并结合虚拟测点像素坐标，进行空间坐标转换，得到虚拟测点对应视频采集装置的空间坐标，基于不同时间帧的视频图像，测量得到每个虚拟测点的静平衡位置，并基于所有静平衡位置绘制得到静平衡曲线。

本方法是基于三维测量方法进行空间位置测量而实现，步骤S101-S103的更详细步骤可以参见公开号为CN1 11238368A、名称为三维扫描方法及装置中的详细阐述。

在桥梁振型测量中，通常只关心桥梁的挠度的变化，而忽略其轴向的变形，因此不妨令D_i＝x_ij-X_ij，y_ij-Y_ij＝0，x_i(j+1)＝x_ij+D_i。，D_i表示虚拟测点像素坐标与激光点像素坐标之间的挠度，继而可以知道虚拟测点i在每一帧的相对初始位置x_i0的挠度方向的位移x_ij。针对于同一个虚拟测点，根据t时间段内测量到的所有位移值，通过上下最大位移值得到桥梁的静平衡曲线。视频初始帧为虚拟测点的初始位置x_i0，初始位置以上为正，反之为负。设最大值和最小值分别为(x_i上)_max和(x_i下)_min，那么静平衡位置：

f_i静＝(x_i上)_max+[(x_i上)_max+(x_i下)_min]/2

本实施例中，对车辆、环境风等环境激励下的桥梁结构振型测量，无需额外激励源，无需在测量过程中对桥上交通进行管制处理，不会对桥梁产生不利影响。桥梁的振动是围绕静平衡位置上下震动，但是因为它无时无刻不在振动，难以获取它静止状态下的桥梁的位置。所以假设以第一帧为初始位置，分别取相对初始位置以上最大值，和初始位置以下最大值，两个最值的中间位置就作为静平衡位置。

S104，选取虚拟测点处的视频图像进行处理，提取虚拟测点的原始位移响应值。

具体的，本实施例中，选取背景和桥梁颜色变化剧烈的桥梁部分作为虚拟测点。每个视频样本可以选取多个识别对象作为虚拟测点。例如桥梁主体结构呈现灰色，而背景天空是蓝色。从颜色RGB色号来区分，每个颜色色号差别在50以上就可以认为是颜色差异大。只要识别对象在桥梁主体结构上且颜色变化剧烈的的部分都可以做为虚拟测点。并不局限于某一特定的对象。如拉索与桥面链接处，桥梁轮廓与背景差别大的地方等等。通过图像识别技术将虚拟测点独立出来。图像的识别技术已经是比较成熟的技术，在matlab、C语言等程序中可以较方便的调用子程序进行处理。通常识别一个物体时，识别出像素特征变化剧烈的位置，会选择识别外轮廓来确定。像素变化具有方向和幅度两个属性，通常沿边缘的方向像素变化平缓，垂直于边缘的方向像素变化剧烈。本实施例中采用Sobel边缘检测算法，通过轮廓识别的算法检测出虚拟测点处桥梁的外轮廓的像素坐标，进一步的可以得到桥梁的相对初始位置的位移值x_ij。

桥梁的振动的响应有位移响应和速度响应，通过位移响应可以得到速度响应，这里只需要得到位移响应值(也可称位移值)即可。

S105，根据原始位移响应值和静平衡曲线确定出桥梁振型。

通过步骤S103激光雷达测得得桥梁的静平衡位置f_i静，通过步骤S104测得的虚拟测点的位移值x_ij和静平衡位置可以分别获得每个虚拟测点的振型样本。具体公式为：F_i＝U_i-f_i静。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。

本发明实施例通过视频与单线激光结合，获取到目标区域图像中的虚拟测点，对虚拟测点发射单线激光，以获取虚拟测点位移向量，进一步的获得桥梁的静平衡曲线。本申请识别的是结构的振动轮廓，即使图像中出现重影、或者桥梁结构部分被遮挡，都可以根据观测到的信息识别出桥梁结构的轮廓。本发明实施例可以自主选择桥梁上的虚拟测点，通过虚拟测点空间位置的变化来获得桥梁的原始振型，以及结合手机拍摄帧率得到虚拟测点的振动响应，从而对桥梁的振动有一个定量的描述。

基于相同的发明构思，本实施例中同时提供了一种桥梁振型的测量装置。情参阅图3，该测量装置包括：

图像采集单元21，用于通过视频采集装置分别获取在发射单线激光前后目标区域的视频图像；

像素坐标提取单元22，用于提取图像中的虚拟测点的像素坐标，以及提取单线激光在图像中与虚拟测点像素坐标所对应的激光点像素坐标；

静平衡曲线绘制单元23，用于根据虚拟测点像素坐标及激光点像素坐标，得到激光点到虚拟测点的方向向量，并根据方向向量得到虚拟测点对应视频采集装置的空间坐标，以及基于不同时间帧的视频图像，测量得到每个虚拟测点的静平衡位置，并基于所有静平衡位置绘制得到静平衡曲线；

原始位移提取单元24，用于选取虚拟测点处的视频图像进行处理，提取虚拟测点的原始位移响应值；

振型确定单元25，用于根据原始位移响应值和静平衡曲线确定出桥梁的振型。

更具体地，所述静平衡曲线绘制单元包括：

向量确定子单元，用于定义第j帧图像中第i个虚拟测点的像素坐标为P(x_ij，y_ij)，激光点像素坐标为Q(X_ij，Y_ij)，则激光点到虚拟测点的方向向量为l_ij＝P-Q＝(x_ij-X_ij，y_ij-Y_ij)；

曲线绘制子单元，用于令D_i＝x_ij-X_ij，y_ij-Y_ij＝0，x_i(j+1)＝x_ij+D_i，确定出虚拟测点每一帧的相对初始位置x_i0的挠度方向的位移x_ij，根据测量到的所有位移值，通过上下最大位移值得到桥梁的静平衡曲线，设最大值和最小值分别为(x_i上)_max和(x_i下)_min，那么静平衡位置：f_i静＝(x_i上)_max+[(x_i上)_max+(x_i下)_min]/2。

所述原始位移提取单元采用Sobel边缘检测算法检测出虚拟测点处桥梁的外轮廓的像素坐标，进一步得到桥梁的原始位移响应值。

本测量装置与前述测量方法出自于相同构思，测量装置的具体实现可以参见前述方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在本发明实施例中，测量装置各单元可由相应的硬件或软件单元实现，各单元可以为独立的软、硬件单元，也可以集成为一个软、硬件单元，在此不用以限制本发明。该装置各单元的实施方式具体可参考前述实施例一的描述，在此不再赘述。

以上所述实施例，仅为本发明具体实施方式，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，可轻易想到各种等效的修改、替换和改进等等，这些修改、替换和改进都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种桥梁振型的测量方法，其特征在于，基于桥梁振型的测量系统而实现，所述的桥梁振型的测量系统包括视频采集装置、激光雷达和图像数据处理装置，其中，所述激光雷达用于向桥梁的虚拟测点发射单线激光，所述视频采集装置用于分别在发射单线激光前后采集目标区域的视频图像，所述图像数据处理装置用于根据采集到的视频图像测算出桥梁的振型，所述视频采集装置为单目相机，或者单目摄像头的手机；

所述的测量方法包括以下步骤：

通过视频采集装置获取目标区域的视频图像，提取图像中的虚拟测点的像素坐标，利用激光雷达对虚拟测点发射单线激光，再次采集目标区域的视频图像，并提取单线激光在图像中与虚拟测点像素坐标所对应的激光点像素坐标；

根据虚拟测点像素坐标及激光点像素坐标，得到激光点到虚拟测点的方向向量，并根据方向向量调整激光雷达的姿态，直到虚拟测点像素坐标与激光点像素坐标重合；

测量虚拟测点到激光雷达的空间距离，并结合虚拟测点像素坐标，进行空间坐标转换，得到虚拟测点对应视频采集装置的空间坐标，基于不同时间帧的视频图像，测量得到每个虚拟测点的静平衡位置，并基于所有静平衡位置绘制得到静平衡曲线，基于所有静平衡位置绘制得到静平衡曲线的步骤，包括：

定义第j帧图像中第i个虚拟测点的像素坐标为P(x_ij,y_ij)，激光点像素坐标为Q(X_ij,Y_ij)，令D_i＝x_ij-X_ij,y_ij-Y_ij＝0，x_i(j+1)＝x_ij+D_i，确定出虚拟测点每一帧的相对初始位置x_i0的挠度方向的位移x_ij，根据测量到的所有位移值，通过上下最大位移值得到桥梁的静平衡曲线，设最大值和最小值分别为(x_i上)_max和(x_i下)_min，那么静平衡位置：f_i静＝(x_i上)_max+[(x_i上)_max+(x_i下)_min]/2；

选取虚拟测点处的视频图像进行处理，提取虚拟测点的原始位移响应值；

根据原始位移响应值和静平衡曲线确定出桥梁振型。

2.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，所述选取虚拟测点处的视频图像进行处理，提取虚拟测点的原始位移响应值的步骤，包括：采用Sobel边缘检测算法检测出虚拟测点处桥梁的外轮廓的像素坐标，进一步得到桥梁的原始位移响应值。

3.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，所述桥梁振型为原始位移响应值与静平衡位置之间的差值。

4.一种桥梁振型的测量装置，其特征在于，包括：

图像采集单元，用于通过视频采集装置分别获取在发射单线激光前后目标区域的视频图像；视频采集装置为单目相机，或者单目摄像头的手机；所述单线激光由激光雷达向桥梁的虚拟测点发射而形成；

像素坐标提取单元，用于提取图像中的虚拟测点的像素坐标，以及提取单线激光在图像中与虚拟测点像素坐标所对应的激光点像素坐标；

静平衡曲线绘制单元，用于根据虚拟测点像素坐标及激光点像素坐标，得到激光点到虚拟测点的方向向量，并根据方向向量得到虚拟测点对应视频采集装置的空间坐标，以及基于不同时间帧的视频图像，测量得到每个虚拟测点的静平衡位置，并基于所有静平衡位置绘制得到静平衡曲线，所述静平衡曲线绘制单元包括：

向量确定子单元，用于定义第j帧图像中第i个虚拟测点的像素坐标为P(x_ij,y_ij)，激光点像素坐标为Q(X_ij,Y_ij)，则激光点到虚拟测点的方向向量为l_ij＝P-Q＝(x_ij-X_ij,y_ij-Y_ij)；

曲线绘制子单元，用于令D_i＝x_ij-X_ij,y_ij-Y_ij＝0，x_i(j+1)＝x_ij+D_i，确定出虚拟测点每一帧的相对初始位置x_i0的挠度方向的位移x_ij，根据测量到的所有位移值，通过上下最大位移值得到桥梁的静平衡曲线，设最大值和最小值分别为(x_i上)_max和(x_i下)_min，那么静平衡位置：f_i静＝(x_i上)_max+[(x_i上)_max+(x_i下)_min]/2；

原始位移提取单元，用于选取虚拟测点处的视频图像进行处理，提取虚拟测点的原始位移响应值；

振型确定单元，用于根据原始位移响应值和静平衡曲线确定出桥梁的振型。

5.根据权利要求4所述的测量装置，其特征在于，所述原始位移提取单元采用Sobel边缘检测算法检测出虚拟测点处桥梁的外轮廓的像素坐标，进一步得到桥梁的原始位移响应值。

6.一种包括计算机可读指令的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令在被执行时使处理器执行权利要求1-3任一所述测量方法中的操作。

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