CN113359832A - 基于无人机作业的桥梁检测系统及检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于无人机作业的桥梁检测系统及检测方法，包括检测设备和交互设备端，所述交互设备端设有桥梁巡检系统，所述桥梁巡检系统中设有控制模块，所述交互设备端包括PC端和手机端，所述手机端用于操作控制检测设备，所述PC端用于数据分析和图像数据计算，所述检测设备包括巡检无人机、自动机库和高清探头，所述高清探头设置在巡检无人机上。本发明通过设置数据库、对比模块和标记抓拍模块，巡检无人机巡检的过程中可以利用高清探头查看图像采集模块采集的图像中是否有与数据库中的相近特征图片，对该类相近特征图片进行标记抓拍，以备后续安排检修人员针对性进行检修，巡检无人机在既定的航线中全面的对桥体进行有序摄录巡检。

Description

基于无人机作业的桥梁检测系统及检测方法

技术领域

本申请涉及桥梁检测技术领域，尤其涉及基于无人机作业的桥梁检测系统及检测方法。

背景技术

桥梁检测作业主要分为日常巡查、经常检查、定期检查和专项检查。日常巡查采用乘车目测，对桥面及以上部分的构件缺损及桥梁结构异常变位情况进行判定，以定性判定为主，判定状况分两种情况：情况正常、情况异常。日常巡查的检查周期一般为1-3天一次，检查内容包括桥路连接处、桥面铺装、伸缩缝、栏杆或护栏、标志标牌、桥梁线形五部分。定期检查是公路桥梁技术状况评定的基础。根据《交通运输部关于加强公路桥梁养护管理工作的若干意见》，定期检查是确定桥梁技术状况的全面检查，应不少于三年一次，鼓励将定期检查打包，委托专业桥梁检测单位实施。特大、特殊结构和特别重要桥梁定期检查不少于一年一次，应委托专业桥梁检测单位实施。结合无人机桥梁检测技术的特点和检测要求，无人机桥梁检测技术主要应用在日常及经常性检查中。随着技术的发展，桥梁的检测方法和手段也逐步智能化。目前已有越来越多的无人智能检测技术运用于桥梁检测养护工作中。其中应用相对较多的有无人机、高清摄像、缆索机器人和水下机器人等。无人机在桥梁检测中起到重要作用。

现有的无人机作业的桥梁检测系统及检测方法在实施过程中存在以下问题：

1.传统的人工检测方式检测困难，而现有的无人机检测不能指定合理的路线，都无法做到全面细致的进行检测，容易造成重要问题的忽视；

2.现有的无人机检测需要配备多个无人机协作，耗费资源且容易造成检测线路的混乱；

3.现有的无人机巡检系统中没有设置安全避让功能，在复杂桥体的穿行中容易造成无人机的损毁。

综上，现有的基于无人机作业的桥梁检测系统及检测方法不能有效的解决现有问题，亟需新的无人机作业的桥梁检测系统及检测方法来满足市场需要。

发明内容

本发明的目的在于提供基于无人机作业的桥梁检测系统及检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

基于无人机作业的桥梁检测系统，包括检测设备和交互设备端，所述交互设备端设有桥梁巡检系统，所述桥梁巡检系统中设有控制模块，所述交互设备端包括PC端和手机端，所述手机端用于操作控制检测设备，所述PC端用于数据分析和图像数据计算，所述检测设备包括巡检无人机、自动机库和高清探头，所述高清探头设置在巡检无人机上，所述检测设备与交互设备端通过局域网和服务器相联系。

优选的，所述桥梁巡检系统包括通讯模块、数据库、图像采集模块、计算模块、定位模块、图像处理模块和检测模块。

优选的，所述控制模块分别与通讯模块、数据库、图像采集模块、计算模块、定位模块、图像处理模块和检测模块相连。

优选的，所述检测模块包括定速巡航、航线规划模块、紧急避障模块、感应模块、标记抓拍模块和断点记忆模块。

优选的，所述紧急避障模块用于给巡检无人机更换电池时提供防碰撞桥体的自动避让系统。

优选的，所述定位模块用于在巡检无人机因为替换电池脱离既定航线时的定点标记，且定位模块与断点记忆模块相连。

优选的，所述标记抓拍模块用于对比模块根据调用数据库中的图像信息和图像采集模块采集到的信息比对中产生相近特征时进行位置抓拍。

优选的，所述图像处理模块包括参数处理模块和模型创建模块，图像处理模块用于图像采集模块采集到的图像参数信息，模型创建模块用于对图像采集模块采集的图像信息进行三维构建。

基于无人机作业的桥梁检测的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将巡航无人机在地面安全展开，然后分别将两个自动机库分别设置在桥梁的近点和远点；

S2：根据检测任务通过航线规划模块指定合理的巡检航线；

S3：巡检无人机沿着既定航线由远及近的开始巡检，在巡检过程中启动定速巡航模式，巡检无人机上的高清探头对桥梁周围进行图像采集；

S4：巡检过程中无人机电量报警时，按照航线最短位置前往近点或者远点更换电池，同时在脱离航线时利用定位模块定位了脱离时的航线位置，更换电池后重新进入航线标点位置；

S5：先将目前已存的待检修案例图像存入到系统中的数据库巡检中，控制模块控制对比模块将数据库中存有的现有待检修案例与采集到的图片信息进行对比；

S6：完整的检修结束后，将图片上传至云端服务器后配合图像处理模块中的参数处理模块进行参数设置，再通过计算模块和模型创建多视角三维模型，然后对模型进行仔细的放大检查；

S7：判断对比模块模块对比的结果和创建模型后检查的结果；

S8：判断结果存在异常，此时对比模块中的报警模块报警，三维模型放大后可以清晰观测，同时巡检无人机上的高清探头进行标记抓拍，安排检修人员定点检修；

S9：判断结果不存在异常，结束本次巡检。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

其一，通过设置的数据库、对比模块和标记抓拍模块，首先将目前已存的待检修案例图像存入到系统中的数据库巡检中，然后在巡检无人机巡检的过程中可以利用高清探头查看图像采集模块采集的图像中是否有与数据库中的相近特征图片，对该类相近特征图片进行标记抓拍，以备后续安排检修人员针对性进行检修，巡检无人机在既定的航线中全面的对桥体进行有序摄录巡检；

其二，通过设置的定位模块和断点记忆模块，分别将两个自动机库分别设置在桥梁的近点和远点，巡检过程中巡检无人机电量报警时，按照航线最短位置前往近点或者远点更换电池，这样有效的保证无人机最省能源的方式完成电量补给，同时在脱离航线时利用定位模块定位了脱离时的航线位置，再配合系统中设置的断点记忆模块，使得更换电池后重新进入航线标点位置；

其三，通过设置的感应模块和紧急避让模块，在巡检无人机脱离既定航线补充电量时，需要经过没有预先设计的路线，在操作过程中，设置有紧急避让模块，有效的避免了由于操作者人为操作造成的无人机碰撞损毁，综上，巡检无人机上设置的感应模块和紧急避让模块可以保证巡检无人机更安全的进行能源补给；

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本实施例的整体结构框图；

图2是本实施例的检测模块结构示意图；

图3是本实施例中对比模块的结构框图；

图4是本实施例中图像处理模块的结构框图；

图5是本实施例中基于无人机作业的桥梁检测的检测方法流程图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

请参阅图1-5，本发明提供基于无人机作业的桥梁检测系统技术方案：包括检测设备和交互设备端，交互设备端设有桥梁巡检系统，桥梁巡检系统中设有控制模块，交互设备端包括PC端和手机端，手机端用于操作控制检测设备，PC端用于数据分析和图像数据计算，检测设备包括巡检无人机、自动机库和高清探头，高清探头设置在巡检无人机上，检测设备与交互设备端通过局域网和服务器相联系，利用巡检无人机设备的自动航线巡检配合交互设备的后台控制和计算检测，更加高效的完成桥体的全面检测。

请参阅图1，桥梁巡检系统包括通讯模块、数据库、图像采集模块、计算模块、定位模块、图像处理模块和检测模块，计算模块配合模型创建模块在交互设备上进行参数数据计算，制定具体的检修方案。

请参阅图1和图2，控制模块分别与通讯模块、数据库、图像采集模块、计算模块、定位模块、图像处理模块和检测模块相连，控制系统内各模块间协作正常，更加精准的呈现桥体巡检信息。

请参阅图2，检测模块包括定速巡航、航线规划模块、紧急避障模块、感应模块、标记抓拍模块和断点记忆模块，检测模块中的辅助巡检功能大大的提高了图像采集的高效性。

请参阅图2，紧急避障模块用于给巡检无人机更换电池时提供防碰撞桥体的自动避让系统，巡检无人机上设置的感应模块和紧急避让模块可以保证巡检无人机更安全的进行能源补给。

请参阅图1和图2，定位模块用于在巡检无人机因为替换电池脱离既定航线时的定点标记，且定位模块与断点记忆模块相连，同时在脱离航线时利用定位模块定位了脱离时的航线位置，再配合系统中设置的断点记忆模块，使得更换电池后重新进入航线标点位置。

请参阅图1和图3，标记抓拍模块用于对比模块根据调用数据库中的图像信息和图像采集模块采集到的信息比对中产生相近特征时进行位置抓拍，以备后续安排检修人员针对性进行检修，巡检无人机在既定的航线中全面的对桥体进行有序摄录巡检。

请参阅图1和图4，图像处理模块包括参数处理模块和模型创建模块，图像处理模块用于图像采集模块采集到的图像参数信息，模型创建模块用于对图像采集模块采集的图像信息进行三维构建，用于巡检结束后对创建的三维模型进行仔细检测，更加方便和准确。

基于无人机作业的桥梁检测的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将巡航无人机在地面安全展开，然后分别将两个自动机库分别设置在桥梁的近点和远点；

S2：根据检测任务通过航线规划模块指定合理的巡检航线；

S3：巡检无人机沿着既定航线由远及近的开始巡检，在巡检过程中启动定速巡航模式，巡检无人机上的高清探头对桥梁周围进行图像采集；

S4：巡检过程中无人机电量报警时，按照航线最短位置前往近点或者远点更换电池，同时在脱离航线时利用定位模块定位了脱离时的航线位置，更换电池后重新进入航线标点位置；

S5：先将目前已存的待检修案例图像存入到系统中的数据库巡检中，控制模块控制对比模块将数据库中存有的现有待检修案例与采集到的图片信息进行对比；

S6：完整的检修结束后，将图片上传至云端服务器后配合图像处理模块中的参数处理模块进行参数设置，再通过计算模块和模型创建多视角三维模型，然后对模型进行仔细的放大检查；

S7：判断对比模块模块对比的结果和创建模型后检查的结果；

S8：判断结果存在异常，此时对比模块中的报警模块报警，三维模型放大后可以清晰观测，同时巡检无人机上的高清探头进行标记抓拍，安排检修人员定点检修；

S9：判断结果不存在异常，结束本次巡检。

需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (9)

1.基于无人机作业的桥梁检测系统，其特征在于：包括检测设备和交互设备端，所述交互设备端设有桥梁巡检系统，所述桥梁巡检系统中设有控制模块，所述交互设备端包括PC端和手机端，所述手机端用于操作控制检测设备，所述PC端用于数据分析和图像数据计算，所述检测设备包括巡检无人机、自动机库和高清探头，所述高清探头设置在巡检无人机上，所述检测设备与交互设备端通过局域网和服务器相联系。

2.根据权利要求1所述的基于无人机作业的桥梁检测系统，其特征在于：所述桥梁巡检系统包括通讯模块、数据库、图像采集模块、计算模块、定位模块、图像处理模块和检测模块。

3.根据权利要求2所述的基于无人机作业的桥梁检测系统，其特征在于：所述控制模块分别与通讯模块、数据库、图像采集模块、计算模块、定位模块、图像处理模块和检测模块相连。

4.根据权利要求2所述的基于无人机作业的桥梁检测系统，其特征在于：所述检测模块包括定速巡航、航线规划模块、紧急避障模块、感应模块、标记抓拍模块和断点记忆模块。

5.根据权利要求4所述的基于无人机作业的桥梁检测系统，其特征在于：所述紧急避障模块用于给巡检无人机更换电池时提供防碰撞桥体的自动避让系统。

6.根据权利要求2所述的基于无人机作业的桥梁检测系统，其特征在于：所述定位模块用于在巡检无人机因为替换电池脱离既定航线时的定点标记，且定位模块与断点记忆模块相连。

7.根据权利要求4所述的基于无人机作业的桥梁检测系统，其特征在于：所述标记抓拍模块用于对比模块根据调用数据库中的图像信息和图像采集模块采集到的信息比对中产生相近特征时进行位置抓拍。

8.根据权利要求2所述的基于无人机作业的桥梁检测系统，其特征在于：所述图像处理模块包括参数处理模块和模型创建模块，图像处理模块用于图像采集模块采集到的图像参数信息，模型创建模块用于对图像采集模块采集的图像信息进行三维构建。

9.基于无人机作业的桥梁检测的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将巡航无人机在地面安全展开，然后分别将两个自动机库分别设置在桥梁的近点和远点；

S2：根据检测任务通过航线规划模块指定合理的巡检航线；

S3：巡检无人机沿着既定航线由远及近的开始巡检，在巡检过程中启动定速巡航模式，巡检无人机上的高清探头对桥梁周围进行图像采集；

S4：巡检过程中无人机电量报警时，按照航线最短位置前往近点或者远点更换电池，同时在脱离航线时利用定位模块定位了脱离时的航线位置，更换电池后重新进入航线标点位置；

S5：先将目前已存的待检修案例图像存入到系统中的数据库巡检中，控制模块控制对比模块将数据库中存有的现有待检修案例与采集到的图片信息进行对比；

S6：完整的检修结束后，将图片上传至云端服务器后配合图像处理模块中的参数处理模块进行参数设置，再通过计算模块和模型创建多视角三维模型，然后对模型进行仔细的放大检查；

S7：判断对比模块模块对比的结果和创建模型后检查的结果；

S8：判断结果存在异常，此时对比模块中的报警模块报警，三维模型放大后可以清晰观测，同时巡检无人机上的高清探头进行标记抓拍，安排检修人员定点检修；

S9：判断结果不存在异常，结束本次巡检。

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