CN114445585A - 站房结构安全监测系统 - Google Patents

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Abstract

本公开实施例中提供了一种站房结构安全监测系统，属于智能设备技术领域，该系统包括：监控监测单元，所述监控监测单元包括多个三维激光监测机器人，所述三维激光监测机器人通过对站房内的结构进行实时扫描，形成站房的三维点云图；全要素气象站，所述全要素气象站包括多个气象监测传感器，用于实时监测站台范围内的气象信息；监控监测信息管理与数据处理平台，所述监控监测信息管理与数据处理平台与所述监控监测单元和所述全要素气象站通信连接，用以对所述监控监测单元形成的三维点云图以及所述全要素气象站形成的气象信息进行分析和处理，对所述站房的结构安全状况进行评估。通过本公开的处理方案，提高了站房结构监测的安全性和效率。

Description

站房结构安全监测系统
技术领域
本公开涉及智能设备技术领域，尤其涉及一种站房结构安全监测系统。
背景技术
高铁车站的房屋结构设计使用年限通常按50年设计，耐久性按100年考虑，抗震设防烈度为七度，按八度采取相应抗震措施，基本风压为0.9KN/㎡，工程站台雨棚的使用期也达几十年。因环境侵蚀、地质灾害、材料老化、荷载的长期效应、疲劳效应和突变效应等因素的耦合作用将不可避免地导致结构和系统的损伤积累和抗力衰减，从而抵抗自然灾害、甚至正常环境作用的能力下降，极端情况下将引发灾难性的突发事故，其中中央站房屋盖、轨道线路换乘通道建筑结构、无柱雨棚站台等区域为重点关键区域，主体结构上跨接触网和运行中的高速列车，横向跨度大，受列车运行的振动、强气流、室外风雨雪自然环境及高空异物等影响，长时间运行使用将会造成建筑体老化、脱落及雨棚吊顶板、金属屋面等的形变、松动、揭开、脱落、异物掉落等影响行车的险性事件，传统的天窗点人工巡检工作效率低、上线作业风险高，而智能巡检系统可实时对大面积、大空间区域进行自动监测和辅助结构异常智能识别与预警，提升工作效率，大幅度降低巡检成本。
目前，正大力推进对主要车站建筑结构及雨棚等金属屋面进行实时监控，针对高铁车站屋面、雨棚等结构布设安全状况实时监控和分析系统，进行实时状态监测、智能识别和辅助风险预警，杜绝临时突发事件及安全事故的发生。
为此，需要一种全新的针对高铁车站的站房结构安全监测系统。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供站房结构安全监测系统，至少部分解决现有技术中存在的问题。
本公开实施例提供了一种站房结构安全监测系统，包括：
监控监测单元，所述监控监测单元包括多个三维激光监测机器人，所述三维激光监测机器人通过对站房内的结构进行实时扫描，形成站房的三维点云图；
全要素气象站，所述全要素气象站包括多个气象监测传感器，用于实时监测站台范围内的气象信息；
监控监测信息管理与数据处理平台，所述监控监测信息管理与数据处理平台与所述监控监测单元和所述全要素气象站通信连接，用以对所述监控监测单元形成的三维点云图以及所述全要素气象站形成的气象信息进行分析和处理，并基于分析和处理的结果，对所述站房的结构安全状况进行评估。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述三维激光监测机器人采用高清视觉的方式采集站台主体结构、雨棚及雨棚上方的高分辨率图像信息；用以识别主体结构顶盖、内顶、雨棚表面出现的翘起和异物侵入。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述三维激光监测机器人中包括激光雷达，激光雷达通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离，创建出目标的3D图像；
所述激光雷达通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，计算出到目标对象的相对距离，并利用此过程中收集到的目标对象表面大量密集的点的三维坐标、反射率和纹理信息，得到出被测目标的三维模型以及线、面、体相关数据，建立三维点云图，绘制出环境地图。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，监控监测单元实时输出的雷达与视觉融合数据通过有线网络远距离传输至数据处理及管理服务器，实现实时数据三维融合、显示及异常预警。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述全要素气象站用于对温度、湿度、气压、风向、风速、降水气象要素的观测。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述全要素气象站具有数据采集、存储、历史数据查询、状态监测功能，用于能使监测目标区域特性产生变异的气象监测和数据记录，通过数字化气象将外部环境影响作为输入变量以辅助智能监测系统报警决策，同时积累数据2建立数据库，优化健康监测和智能报警策略。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述全要素气象站采用市电和直流供电两种供电方式，采用了防紫外线、防腐蚀材料对全要素气象站进行保护。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述监控监测信息管理与数据处理平台提供基础通用参数，支持个性定义监控监测参数类型，能够进行跨域数据交换和资源共享。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述系统还用于：
所述监控监测信息管理与数据处理平台中包含的数据处理服务器对站房的三维点云图进行融合处理，包括：点云平移、点云旋转变换和三维模型重建。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述监控监测信息管理与数据处理平台在进行曲面拟合之前，对点云数据进行预处理，以消除拟合过程中由于杂散点引起的误差，预处理包括分割、滤波、平移、旋转变换，通过三维变换向量进行变换或通过缩放因子进行缩放，经过三维扫描物体形面后，得到离散数据点，在给定的基函数Φ上根据点云的分布特征做出拟合曲面。
本公开实施例中的站房结构安全监测系统，包括：监控监测单元，所述监控监测单元包括多个三维激光监测机器人，所述三维激光监测机器人通过对站房内的结构进行实时扫描，形成站房的三维点云图；全要素气象站，所述全要素气象站包括多个气象监测传感器，用于实时监测站台范围内的气象信息；监控监测信息管理与数据处理平台，所述监控监测信息管理与数据处理平台与所述监控监测单元和所述全要素气象站通信连接，用以对所述监控监测单元形成的三维点云图以及所述全要素气象站形成的气象信息进行分析和处理，并基于分析和处理的结果，对所述站房的结构安全状况进行评估。通过本公开的处理方案，提高站房结构安全监测的准确度，确保了站房结构的安全。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例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公开的一些实施例，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它的附图。
图1为本公开实施例提供的一种站房结构安全监测系统的结构示意图；
图2为本公开实施例提供的另一种站房结构安全监测系统的结构示意图；
图3为本公开实施例提供的另一种站房结构安全监测系统的结构示意图；
图4为本公开实施例提供的另一种站房结构安全监测系统的结构示意图；
图5为本公开实施例提供的另一种站房结构安全监测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。
参见图1，本公开实施例提供了一种站房结构安全监测系统，包括：监控监测单元、全要素气象站和监控监测信息管理与数据处理平台。
所述监控监测单元包括多个三维激光监测机器人，所述三维激光监测机器人通过对站房内的结构进行实时扫描，形成站房的三维点云图。
所述全要素气象站包括多个气象监测传感器，用于实时监测站台范围内的气象。
所述监控监测信息管理与数据处理平台与所述监控监测单元和所述全要素气象站通信连接，用以对所述监控监测单元形成的三维点云图以及所述全要素气象站形成的气象信息进行分析和处理，并基于分析和处理的结果，对所述站房的结构安全状况进行评估。
参见图2，站房结构安全监测系统监测单元包括三维激光智能监测机器人，核心算法基于三维固态激光雷达、视觉算法及深度学习实现前端智能分析和处理。由多节点智能监测机器人构建的智能网络通过分布式布局实现了针对大面积区域的实时三维同步监测，类似甲壳类、昆虫类动物通过数量众多的复眼实现相同视角下更高的目标捕捉和环境感知准确率。其中，智能监测机器人的高清视觉系统采集主体结构、雨棚及其上方的高分辨率图像信息、三维固态激光雷达采集监测目标区域精确的三维点云信息。采集控制系统基于现场采集的大量基础数据建模，并不断地优化模型、机器视觉算法迭代升级，进行三维重构和异常数据分析与处理，全覆盖监控监测识别主体结构顶盖、内顶、雨棚表面出现的翘起、异物侵入等多种病害，趋势预警并及时报警处理。
三维激光智能监测机器人中的激光雷达通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离，能够利用多谱勒成像技术，创建出目标清晰的3D图像。激光雷达通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，计算出到目标对象的相对距离，并利用此过程中收集到的目标对象表面大量密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，快速得到出被测目标的三维模型以及线、面、体等各种相关数据，建立三维点云图，绘制出环境地图，以达到环境感知的目的。
作为一种方式，本申请的方案基于MEMS的固态激光雷达，通过微振镜的方式改变单个发射器的发射角度进行扫描，形成一种面阵的扫描视野。具有结构简单、扫描精度高、扫描速度快等性能优势，其结构特性也决定固态激光雷达有较长的使用寿命和可靠性，采用的基于OPA的固态激光雷达可实现小型化产品的mm级测量精度。
智能监测机器人实时输出的雷达与视觉融合数据通过有线网络+光纤远距离传输至数据处理及管理服务器，实现实时数据三维融合、显示及异常预警。
参见图3，地面多要素气象站是一种新型地面气象自动观测系统，可进行温度、湿度、气压、风向、风速、降水等多种气象要素的观测。系统具有数据采集、存储、历史数据查询、状态监测等多项功能。本项目引入全要素气象站主要用于台风、暴雨、雹/雪、严寒等可能使监测目标区域特性产生变异的气象监测和数据记录，通过数字化气象将外部环境影响作为输入变量以辅助智能监测系统报警决策，同时积累数据建立数据库，优化健康监测和智能报警策略。全要素气象站系统集成了先进的传感器技术，测量精度高，配置灵活。系统安装简单，操作方便。紧凑的结构设计使其坚固可靠，维护周期长，大大降低了维护量。系统具有良好的低功耗设计，并可采用市电和直流供电两种供电方式，此外，系统还采用了先进的防紫外线、防腐蚀材料，既保证了测量的精确可靠，又能够满足设备能够适应各种工作条件。
全要素气象站主要技术指标如下：
温度：－40℃～50℃，测量误差：±0.5℃(+20℃时)；
气压：600～1060hPa，测量误差：±0.5hPa(0～30℃时)，±1.0hPa(－40～
50℃时)；
湿度：5％RH～100％RH，测量误差：±5％RH(≤80％RH)，±8％RH(>80％RH)，20℃时；
风向：0°～360°，测量误差：±10°；
风速：0m/s～40m/s，测量误差：±(0.5+0.05v)m/s(v为实际风速)；
雨量：累计雨量(雨强<4mm/min)，准确度：±5％mm。
监控监测信息平台提供基础通用参数，支持个性定义监控监测参数类型。具有良好的先进性、互通性、功能性、扩展性。同时考虑稳定性及安全性采用端口加固技术，可实现跨域数据交换和资源共享，数据交换共享平台解决了数据交换的实时性、功能的完备性、接口的可配性、交换的可控性等问题，可满足当前横向机构之间的协同作业的需求、信息资源共享与利用的需求、业务深度应用与发展的需求。
智能监测机器人采集的数据经过边缘端计算处理后通过网络传送至控制中心，数据处理服务器实现三维点云数据融合处理，主要包括点云平移、点云旋转变换、三维模型重建。在进行曲面拟合之前，需要对点云数据进行预处理，以消除拟合过程中由于杂散点引起的误差。站房结构安全监测系统方案点云预处理包括分割、滤波、平移、旋转等变换。点云的处理与三维图像的处理变换方法相同，通过三维变换向量进行变换或通过缩放因子进行缩放。曲面拟合是三维形面测量的关键步骤，其拟合结果直接影响测量误差。经过三维扫描物体形面后，可以得到离散数据点，在给定的基函数Φ上根据点云的分布特征做出拟合曲面。通过全要素气象站的信息输入对分析和诊断结果进行实时修正，滤除因极端异常天气如雨雪等对监测数据的影响，并基于长期积累数据建立异常气候和测量数据模型，形成覆盖气候影响的全要素智能监测系统。
参见图4及图5，作为一个实施方式，智能监测机器人在雨棚屋面布设的过程张工，在站房屋檐下方安装智能监测机器人：每台机器人可覆盖35*140m，单侧部署10台，两侧共需安装20台机器人。监控、监测覆盖区域内可辅助识别雨棚的翘起(140米距离可识别3cm)、异物/人员入侵、锈蚀、变形等危害。布设根据实际情况进行吊装。
雨棚屋面共计布置10个监测点，每个监测点安装2套智能监测机器人，共计20套。可以无缝覆盖270*140m的雨棚顶部区域。雨棚吊顶(左右两侧)共计布置16个监测点，每个监测点安装2套智能监测机器人，共计32套。可以覆盖雨棚内部240*130m的范围。中央站房顶盖全域监测共采用6个智能监测机器人安装点，间隔110m布点，覆盖406m*208m区域，安装高度6m,安装于主体顶部东西两侧。顶盖外侧共计布置12套智能监测机器人，其中T1/T11点位各安装2套智能监测机器人，T3/T31点位各安装3套智能监测机器人，T5/T51点位各安装1套智能监测机器人。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述三维激光监测机器人采用高清视觉的方式采集站台主体结构、雨棚及雨棚上方的高分辨率图像信息；用以识别主体结构顶盖、内顶、雨棚表面出现的翘起和异物侵入。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述三维激光监测机器人中包括激光雷达，激光雷达通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离，创建出目标的3D图像；
所述激光雷达通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，计算出到目标对象的相对距离，并利用此过程中收集到的目标对象表面大量密集的点的三维坐标、反射率和纹理信息，得到出被测目标的三维模型以及线、面、体相关数据，建立三维点云图，绘制出环境地图。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，监控监测单元实时输出的雷达与视觉融合数据通过有线网络远距离传输至数据处理及管理服务器，实现实时数据三维融合、显示及异常预警。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述全要素气象站用于对温度、湿度、气压、风向、风速、降水气象要素的观测。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述全要素气象站具有数据采集、存储、历史数据查询、状态监测功能，用于能使监测目标区域特性产生变异的气象监测和数据记录，通过数字化气象将外部环境影响作为输入变量以辅助智能监测系统报警决策，同时积累数据8建立数据库，优化健康监测和智能报警策略。。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述全要素气象站采用市电和直流供电两种供电方式，采用了防紫外线、防腐蚀材料对全要素气象站进行保护。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述监控监测信息管理与数据处理平台提供基础通用参数，支持个性定义监控监测参数类型，能够进行跨域数据交换和资源共享。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述系统还用于：
所述监控监测信息管理与数据处理平台中包含的数据处理服务器对站房的三维点云图进行融合处理，包括：点云平移、点云旋转变换和三维模型重建。
根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述监控监测信息管理与数据处理平台在进行曲面拟合之前，对点云数据进行预处理，以消除拟合过程中由于杂散点引起的误差，预处理包括分割、滤波、平移、旋转变换，通过三维变换向量进行变换或通过缩放因子进行缩放，经过三维扫描物体形面后，得到离散数据点，在给定的基函数Φ上根据点云的分布特征做出拟合曲面。
以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开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公开揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种站房结构安全监测系统，其特征在于，包括：
监控监测单元，所述监控监测单元包括多个三维激光监测机器人，所述三维激光监测机器人通过对站房内的结构进行实时扫描，形成站房的三维点云图；
全要素气象站，所述全要素气象站包括多个气象监测传感器，用于实时监测站台范围内的气象信息；
监控监测信息管理与数据处理平台，所述监控监测信息管理与数据处理平台与所述监控监测单元和所述全要素气象站通信连接，用以对所述监控监测单元形成的三维点云图以及所述全要素气象站形成的气象信息进行分析和处理，并基于分析和处理的结果，对所述站房的结构安全状况进行评估。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述三维激光监测机器人采用高清视觉的方式采集站台主体结构、雨棚及雨棚上方的高分辨率图像信息；用以识别主体结构顶盖、内顶、雨棚表面出现的翘起和异物侵入。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：
所述三维激光监测机器人中包括激光雷达，激光雷达通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离，创建出目标的3D图像；
所述激光雷达通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，计算出到目标对象的相对距离，并利用此过程中收集到的目标对象表面大量密集的点的三维坐标、反射率和纹理信息，得到出被测目标的三维模型以及线、面、体相关数据，建立三维点云图，绘制出环境地图。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：
监控监测单元实时输出的雷达与视觉融合数据通过有线网络远距离传输至数据处理及管理服务器，实现实时数据三维融合、显示及异常预警。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：
所述全要素气象站用于对温度、湿度、气压、风向、风速、降水气象要素的观测。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：
所述全要素气象站具有数据采集、存储、历史数据查询、状态监测功能，用于能使监测目标区域特性产生变异的气象监测和数据记录，通过数字化气象将外部环境影响作为输入变量以辅助智能监测系统报警决策，同时积累数据建立数据库，优化健康监测和智能报警策略。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：
所述全要素气象站采用市电和直流供电两种供电方式，采用了防紫外线、防腐蚀材料对全要素气象站进行保护。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：
所述监控监测信息管理与数据处理平台提供基础通用参数，支持个性定义监控监测参数类型，能够进行跨域数据交换和资源共享。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还用于：
所述监控监测信息管理与数据处理平台中包含的数据处理服务器对站房的三维点云图进行融合处理，包括：点云平移、点云旋转变换和三维模型重建。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于：
所述监控监测信息管理与数据处理平台在进行曲面拟合之前，对点云数据进行预处理，以消除拟合过程中由于杂散点引起的误差，预处理包括分割、滤波、平移、旋转变换，通过三维变换向量进行变换或通过缩放因子进行缩放，经过三维扫描物体形面后，得到离散数据点，在给定的基函数Φ上根据点云的分布特征做出拟合曲面。
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