CN115326181A - 一种桥面载荷时空分布监测装置、系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种桥面载荷时空分布监测装置、系统和方法，属于桥梁行车荷载称重监测技术领域。本发明为解决现有桥梁动态称重装置无法精确测量，长周期桥梁荷载无法精准预测的问题。本发明包括底座、承重板和压力传感装置，承重板两端安装有压力传感装置，压力传感装置安装在底座上；压力传感装置包括上传动桶、下传动桶、配重球、滑动杆、磁性滑动管和导向杆，上传动桶安装在下传动桶内，上传动桶内具有配重球，配重球的上端与上传动桶铰接，配重球的下端铰接有滑动杆，滑动杆的另一端铰接在磁性滑动管上，磁性滑动管套装在导向杆上，导向杆安装在下传动桶的侧壁上。本发明能够实现快速精准地测量各种经过桥梁车辆载荷大小及其空间位置分布。

Description

一种桥面载荷时空分布监测装置、系统和方法

技术领域

本发明涉及一种桥面载荷时空分布监测装置、系统和方法，属于桥梁行车荷载称重监测技术领域。

背景技术

我国是世界第一的桥梁大国，桥梁保有量已达百万座。随着交通运力的增加，桥梁承受的运输压力进一步加大，准确可靠的监测车辆总重、车辆轴重、车辆轴数、车辆类型等在内的桥上交通信息，实时的反映桥梁上车辆荷载的时空分布，能够为桥梁运营管理、桥梁状态评估以及桥梁规范改进提供数据支持，具有重大意义。

目前，在进行桥梁载荷监测时，主要通过静态称重、动态称重以及桥梁动态称重技术来采集桥梁荷载信息。

其中，静态称重技术使用大型秤台测量车辆的轴重与净重，精度最高。但是该技术要求被称重车辆完全静止或者以极低的速度通过，应用场景受限，只能设置于道路收费站与检测站，无法识别正常行驶中的交通荷载。

动态称重则是通过在路面铺装层内部安装称重仪器，当车辆行驶经过称重仪器时，能够识别出行驶中的车辆荷载，该技术在安装和维护时需要切割路面铺装层，必须封闭交通，同时降低了路面铺装的耐久性。

桥梁动态称重技术将桥梁结构作为“秤”，通过荷载作用下监测桥梁响应影响线推算桥上的车辆荷载。这种技术与嵌入铺装的动态称重系统相比，具有更好的耐久性、安装便捷、精度高、成本低、隐蔽性好等优势。但该技术所获取到的交通荷载信息有限，仅通过桥梁结构在车辆荷载下的动态响应难以准确地获取车辆轴数、车辆速度、车辆轨迹分布等交通荷载信息。

针对上述情况，亟需提出能够获取任意时刻车辆对桥面作用荷载时空分布的监测装置和系统，以实现桥面荷载的时空分布监测。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种桥面荷载时空分布监测装置和系统，能够获取任意时刻桥面车辆对桥面作用荷载的时空分布情况，并基于系统中内嵌的元胞自动机和遗传算法，以每天24小时和月数据为基础，实现每年的桥梁荷载数据分布预测，实现桥上车辆荷载时空分布的实时监测和精准预测。

本发明的目的在于提供一种桥面荷载时空分布监测装置、系统和方法，能够获取任意时刻桥面车辆对桥面作用荷载的时空分布，并基于红外视频和雷达一体机和遗传算法实现24小时桥面通行车辆的准确识别和预测，实现桥面时空荷载的实时监测和预测。在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。

本发明的技术方案：

一种桥梁动态称重装置，包括底座、承重板和压力传感装置，所述承重板两端分别安装有压力传感装置，压力传感装置安装在底座上；

所述压力传感装置包括上传动桶、下传动桶、配重球、滑动杆、磁性滑动管和导向杆，所述上传动桶安装在下传动桶内，上传动桶内具有配重球，配重球的上端与上传动桶铰接，配重球的下端铰接有滑动杆，滑动杆的另一端铰接在磁性滑动管上，磁性滑动管套装在导向杆上，导向杆安装在下传动桶的侧壁上。承重板安装在上传动桶上，下传动桶安装在底座上。

优选的：所述滑动杆的数量为两个，两个滑动杆的一端均与配重球的下端铰接，两个滑动杆的另一端均铰接有磁性滑动管，磁性滑动管套装在导向杆上。

优选的：所述配重球的顶部具有铰接座，所述上传动桶的中心位置具有铰接耳，配重球通过铰接座与铰接耳建立铰接关系。所述铰接耳的上端为定位凸起，定位凸起穿出上传动桶，承重板上具有与定位凸起配合的定位孔，以此实现承重板在上传动桶上的定位安装。

优选的：在下传动桶的外壁上，且与导向杆同轴心方向上，安装光纤光栅应变传感器，光纤光栅应变传感器与磁性滑动管之间形成磁性感应段L，当车辆经过时，承重板受力下压上传动桶，上传动桶相对下传动桶向下滑动，带动配重球下压，配重球将作用力传递给滑动杆，滑动杆带动磁性滑动管在导向杆上滑动，此时，在磁性感应段L内，发生磁性相斥，磁性感应段受到排斥力的作用使得下传动桶外表面靠近磁性感应段附近的下传动桶表面结构发生变形，粘贴在下传动桶外壁上的光纤光栅应变传感器感应变形量，反映出荷载的大小。

一种桥面载荷时空分布监测系统，该系统包括桥面载荷时空分布监测装置、红外高清摄像头、雷视一体机、数据融合采集仪、数据分析和预测模块，其中：

桥面载荷时空分布监测装置，用于监测过往车辆对桥梁造成的荷载数据；

红外高清摄像头，用于24小时识别经过“桥面载荷时空分布监测装置”的车辆，并对其车牌和车型进行抓拍识别；

雷视一体机，用于实现桥面荷载的位置识别，并与红外高清摄像头实现车型和车牌匹配；

数据融合采集仪，用于收集桥面载荷时空分布监测装置、红外高清摄像头和雷视一体机采集的数据，并将采集的数据传输给数据分析和预测模块；

数据分析和预测模块对压缩的数据进行解压，选取数据算法，对桥面荷载时空分布进行实时监测和长周期的预测。

优选的：所述数据融合采集仪中内嵌数据传输模块，数据传输模块用于实现数据的压缩感知，对视频和毫米波雷达数据进行压缩，降低数据传输量，数据传输模块将数据进行压缩后，通过物理网卡或者4G对压缩数据进行实时传输，将压缩后的数据传输给数据分析和预测模块。

一种桥面载荷时空分布监测方法，包括以下步骤：

步骤1、将“桥面载荷时空分布监测装置”安置于桥梁的入口，监测过往车辆对桥梁造成的荷载；构造桥梁动态称重系统，实现车辆荷载的识别；

步骤2、将红外高清摄像头布置在距离 “桥面载荷时空分布监测装置” 0米-200米范围内的立杆处，24小时识别经过“桥面载荷时空分布监测装置”的车辆，并对其车牌和车型进行抓拍识别，形成荷载身份数据；荷载身份数据是用于标识对桥梁造成载荷的相应车辆；

步骤3、在步骤2中红外高清摄像头的立杆上，同时布设一台雷视一体机，雷视一体机实时追踪定位桥梁上车辆的移动距离和车辆在桥梁上的运动轨迹，形成车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图；

步骤4、将“步骤1获得的车辆载荷数据”、“步骤2获得的载荷身份数据”和“步骤3获得的车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图”进行同步，根据获取的车辆载荷信息，将该车辆荷载信息与车辆运行轨迹信息进行同时刻同车道匹配，构成某段时间内荷载时空位置分布；

步骤5、将步骤4获得的荷载时空位置分布进行统计分类，对过桥车辆分布规律、车辆变道频次、车辆荷载规律进行归纳，利用对各车道车流序列的概率特性进行分析；通过概率分析结果，将元胞长度进行分解细化，基于实际的车流移动速度对模型更新时间步长进行优化，将车辆换道频次、车流量规律作为特征参数，建立精细化元胞自动机交通荷载流模型，将模型初步仿真结果与实测车流荷载规律进行比对，以每天24小时和月数据为基础，利用遗传算法不断修正拟合参数，得到最接近实测数据的模型结果，并将该拟合参数作为修正参数，最终基于该修正参数和优化的元胞自动机模型，得到全部的车流序列，最终实现每年的桥梁荷载数据分布预测。

优选的：在步骤3的雷视一体机中，采用基于机器视觉的车辆检测方法，通过Yolov3算法，实现实时目标特征提取，再利用卡尔曼滤波的方法求取目标下一帧的预测值，然后再基于匈牙利算法求取预测值与检测值的匹配度，最终实现车辆行驶轨迹的跟踪和估计，通过实时分析统计各交通参数，形成车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图。

优选的：在雷视一体机中，采用毫米波雷达对车道内所有的车辆进行实时追踪，获得车道内各车辆荷载的实时位置/坐标数据，建立统一的空域和时域坐标系，实现雷达、红外高清摄像头、图像像素之间的转换，实现雷达和摄像头的坐标转换，进而实现车辆荷载实时位置坐标和视频行驶轨迹的实时匹配和跟踪。

优选的：步骤5中实现桥梁载荷数据分布预测的具体方法是：

步骤51、将步骤4获得的载荷时空位置分布进行统计分类，对过桥车辆分布规律、车辆变道频次、车辆载荷规律进行归纳，得到各车道车流序列的概率统计特征信息，利用贝叶斯概率计算方法，得到各车道车流序列的概率影响因子，并基于该影响因子，建立基于贝叶斯概率统计分布的实际车流量时空分布模型；

步骤52、根据车辆载荷信息，并设定模拟精度因子，将桥面各车道位置信息离散化，得到元胞空间；

步骤53、基于贝叶斯概率统计分布的实际车流量时空分布模型（其中，车辆按照设定的边界条件进入模拟车道，并根据实测的车速分布设定车速值。基于实际的换道规律和行驶规律得到不同车辆轴距分布特征，基于该特征，设定不同元胞长度，得到长周期下模拟出的车辆轴距分布，生成初步的元胞自动机车辆载荷时空分布预测序列模型）生成车辆序列，将模型初步仿真结果与实测车流载荷规律进行比对，主要对比模拟出的车辆载荷大小/车辆序列与实际车辆时空分布特征的关系，重点关注车辆载荷数量和车辆位置信息是否匹配实际监测情况；

步骤54、以每天24小时和月数据为基础，利用遗传算法不断修正拟合参数并对元胞长度进行分解细化，得到精细化元元胞自动机车辆载荷时空分布预测序列模型，进而得到最接近实测数据的模型结果，并将该拟合参数作为修正参数，将该元胞长度作为最佳细化长度，最终基于该修正参数和优化的元胞预测序列模型，得到全部的车流序列，最终实现每年的桥梁载荷数据分布预测。

本发明具有以下有益效果：

1.本发明通过自主设计压力传感装置，能够实现桥梁车载的高精度识别。

2.本发明基于桥面载荷时空分布监测实现测量后的载荷大小数据，并基于桥面荷载时空分布监测系统、元胞自动机和遗传算法，能够实现桥面荷载时空分布的准确监测和精准预测，为公路桥梁设计标准的完善提供可靠的理论依据。

3.本发明能够实现快速精准地测量各种经过桥面或路面车辆载荷大小。

附图说明

图1是一种桥梁动态称重装置的立体图；

图2是承重板与压力传感装置的配合安装示意图；

图3是压力传感装置的立体图；

图4是压力传感装置的内部结构示意图；

图5是压力传感装置的截面图；

图6是具体实施方式四中一种载荷谱的建立方法过程中，摄像头、毫米波雷达及激光雷达在桥面上的布置位置示意图；

图7是载荷平面位置分布及大小示意图；

图8是载荷时空分布及大小示意图；

图9是雷视一体机实现视频数据和雷达数据处理流程图；

图中，1-底座，2-承重板，3-压力传感装置，4-上传动桶，5-下传动桶，6-配重球，7-滑动杆，8-磁性滑动管，9-导向杆，10-铰接座，11-铰接耳，12-光纤光栅应变传感器，13-光纤光栅温度补偿传感器。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中示出的具体实施例来描述本发明。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

具体实施方式一：结合图1-图9说明本实施方式，本实施方式的一种桥梁动态称重装置，包括底座1、承重板2和压力传感装置3，所述承重板2两端分别安装有压力传感装置3，压力传感装置3安装在底座1上；

所述压力传感装置3包括上传动桶4、下传动桶5、配重球6、滑动杆7、磁性滑动管8和导向杆9，所述上传动桶4安装在下传动桶5内，上传动桶4内具有配重球6，配重球6的上端与上传动桶4铰接，配重球6的下端铰接有滑动杆7，滑动杆7的另一端铰接在磁性滑动管8上，磁性滑动管8套装在导向杆9上，导向杆9安装在下传动桶5的侧壁上。承重板2安装在上传动桶4上，下传动桶5安装在底座1上。

进一步地、在下传动桶5的外壁上，且与导向杆9同轴心方向上，安装光纤光栅应变传感器12，光纤光栅应变传感器12与磁性滑动管8之间形成磁性感应段L。

使用时，称重板2根据车道宽度进行设置，并预留圆孔，孔径为上传动桶4的直径，称重板2受力下压上传动桶4，上传动桶4在下传动桶5内向下滑动，带动压力配重球6下压，配重球6将作用力传递给滑动杆7，滑动杆7带动磁性滑动管8在导向杆9上滑动，此时，在磁性感应段L内，磁性滑动管8与下传动桶5外壁上的光纤光栅应变传感器12发生磁性相斥，磁性感应段受到排斥力的作用使得下传动桶5外表面靠近磁性感应段附近的底桶表面结构发生变形，粘贴在下传动桶5上的光纤光栅应变传感器12感应变形量，进而反映出荷载的大小。此外，监测装置配备光纤光栅温度补偿传感器13，光纤光栅温度补偿传感器13粘贴在下传动桶5的底部中间位置，光纤光栅温度补偿传感器13可实现温度的自补偿功能，监测装置配备光纤光栅温度补偿传感器13，可实现温度的自补偿功能，进而测的更加准确的应变，实现桥梁荷载的精准测量。

具体实施方式二：结合图1-图8说明本实施方式，本实施方式的一种桥梁动态称重装置，所述滑动杆7的数量为两个，两个滑动杆7的一端均与配重球6的下端铰接，两个滑动杆7的另一端均铰接有磁性滑动管8，磁性滑动管8套装在导向杆9上。如此设置，当滑动杆7的数量为两个时，作用到承重板2上的作用力通过配重球6传递到滑动杆7上，此时两个滑动杆7能够均匀将作用力通过力传递到磁性滑动管8上，与本实施方式中设置两个滑动杆7的方式相比，在压力传感装置3中，采用单根滑动杆7也能将作用力传递到磁性滑动管8，并最终完成载荷测量，但由于采用单根滑动杆7的结构，会导致通过配重球6传递到滑动杆7上作用力产生偏载，进而造成载荷测量误差，影响载荷测量的精度，最终影响公路桥梁载荷监测的准确性，因此为了防止被测载荷作用力产生偏载，造成载荷测量误差，在本实施例中，压力传感装置3内滑动杆7设置为两个。

具体实施方式三：结合图1-图8说明本实施方式，本实施方式的一种桥梁动态称重装置，所述配重球6的顶部具有铰接座10，所述上传动桶4的中心位置具有铰接耳11，配重球6通过铰接座10与铰接耳11建立铰接关系。所述铰接耳11的上端为定位凸起，定位凸起穿出上传动桶4，承重板2上具有与定位凸起配合的定位孔，以此实现承重板2在上传动桶4上的定位安装。

具体实施方式四：结合图1-图8说明本实施方式，本实施方式的一种桥梁动态称重装置，在下传动桶5的外壁上，且与导向杆9同轴心方向上，安装光纤光栅应变传感器12，光纤光栅应变传感器12与磁性滑动管8之间形成磁性感应段L，当车辆经过时，承重板2受力下压上传动桶4，上传动桶4相对下传动桶5向下滑动，带动配重球6下压，配重球6将作用力传递给滑动杆7，滑动杆7带动磁性滑动管8在导向杆9上滑动，此时，在磁性感应段L内，发生磁性相斥，磁性感应段受到排斥力的作用使得下传动桶5外表面靠近磁性感应段附近的下传动桶5表面结构发生变形，粘贴在下传动桶5外壁上的光纤光栅应变传感器12感应变形量，反映出荷载的大小。

具体实施方式五：结合图1-图9说明本实施方式，本实施方式的一种桥面载荷时空分布监测系统，该系统包括桥面载荷时空分布监测装置、红外高清摄像头、雷视一体机、数据融合采集仪、数据分析和预测模块，其中：

桥面载荷时空分布监测装置，用于监测过往车辆对桥梁造成的荷载数据；

红外高清摄像头，用于24小时识别经过“桥面载荷时空分布监测装置”的车辆，并对其车牌和车型进行抓拍识别；

雷视一体机，用于实现桥面荷载的位置识别，并与红外高清摄像头实现车型和车牌匹配；

数据融合采集仪，用于收集桥面载荷时空分布监测装置、红外高清摄像头和雷视一体机采集的数据，并将采集的数据传输给数据分析和预测模块；

数据分析和预测模块对压缩的数据进行解压，选取数据算法，对桥面荷载时空分布进行实时监测和长周期的预测。

进一步地、所述数据融合采集仪中内嵌数据传输模块，数据传输模块用于实现数据的压缩感知，对视频和毫米波雷达数据进行压缩，降低数据传输量，数据传输模块将数据进行压缩后，通过物理网卡或者4G对压缩数据进行实时传输，将压缩后的数据传输给数据分析和预测模块。

具体实施方式六：结合图1-图9说明本实施方式，本实施方式的一种桥面载荷时空分布监测方法，包括以下步骤：

步骤1、将“桥面载荷时空分布监测装置”安置于桥梁的入口，监测过往车辆对桥梁造成的荷载；“桥面载荷时空分布监测装置”的作用是实现车辆对桥梁造成的荷载大小识别；

步骤2、将红外高清摄像头布置在距离 “桥面载荷时空分布监测装置” 0米-200米范围内的立杆处，24小时识别经过“桥面载荷时空分布监测装置”的车辆，并对其车牌和车型进行抓拍识别，形成荷载身份数据；荷载身份数据是用于标识对桥梁造成载荷的相应车辆；

步骤3、在步骤2中红外高清摄像头的立杆上，同时布设一台雷视一体机，雷视一体机实时追踪定位桥梁上车辆的移动距离和车辆在桥梁上的运动轨迹，形成车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图；

如图9所示，雷视一体机实现视频数据和雷达数据处理形成运行轨迹平面分布数据图的过程，雷视一体机分别进行雷达数据采集和视频数据采集，然后分别对雷达数据采集和视频数据进行处理融合，融合后形成运动车辆跟踪轨迹，输出车辆跟踪结果；

其中雷视一体机是“红外高清摄像头”和“雷达”进行融合的一体机，雷视一体机内的红外摄像头采用基于机器视觉的车辆检测方法，通过Yolo v3算法，实现实时目标特征提取，再利用卡尔曼滤波的方法不断求取下一帧的预测值，进而基于匈牙利算法求取预测值与检测值的匹配度，接着设置通过不同模拟线圈，实现车辆行驶轨迹的跟踪和估计，实时分析统计各交通参数。

雷视一体机内的“雷达”为毫米波雷达，用于对车道内所有的车辆进行实时追踪，获得车道内各车辆荷载的实时位置/坐标数据，建立统一的空域和时域坐标系，实现雷达、红外高清摄像头、图像像素之间的转换，实现雷达和摄像头的坐标转换，进而实现车辆荷载实时位置坐标和视频行驶轨迹的实时匹配和跟踪。

步骤4、将“步骤1获得的车辆载荷数据”、“步骤2获得的载荷身份数据”和“步骤3获得的车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图”进行同步，根据获取的车辆载荷信息，将该车辆荷载信息与车辆运行轨迹信息进行同时刻同车道匹配，构成某段时间内荷载时空位置分布；

在该步骤中，将车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图中车辆荷载的位置数据和红外摄像头的时间进行同步，则构成某段时间内荷载时空位置分布图，同时包含荷载平面移动轨迹X和Y，车道纵向坐标为Y，横向坐标为X，X和Y代表移动车载在桥梁上的位置分布，由雷视一体机获得；还包含荷载的大小以及时间；此方法最大的优点在于可以通过红外摄像头对变车道行驶的车辆荷载进行记录，更加真实的反映桥上移动车载的情况，实现车道级的移动车载轨迹追踪；

步骤5、实现桥梁载荷数据分布预测，具体方法是：

步骤51、将步骤4获得的载荷时空位置分布进行统计分类，对过桥车辆分布规律、车辆变道频次、车辆载荷规律进行归纳，得到各车道车流序列的概率统计特征信息，利用贝叶斯概率计算方法，得到各车道车流序列的概率影响因子，并基于该影响因子，建立基于贝叶斯概率统计分布的实际车流量时空分布模型；

步骤52、根据车辆载荷信息，并设定模拟精度因子，将桥面各车道位置信息离散化，得到元胞空间；

步骤53、基于贝叶斯概率统计分布的实际车流量时空分布模型（其中，车辆按照设定的边界条件进入模拟车道，并根据实测的车速分布设定车速值。基于实际的换道规律和行驶规律得到不同车辆轴距分布特征，基于该特征，设定不同元胞长度，得到长周期下模拟出的车辆轴距分布，生成初步的元胞自动机车辆载荷时空分布预测序列模型）生成车辆序列，将模型初步仿真结果与实测车流载荷规律进行比对，主要对比模拟出的车辆载荷大小/车辆序列与实际车辆时空分布特征的关系，重点关注车辆载荷数量和车辆位置信息是否匹配实际监测情况；

步骤54、以每天24小时和月数据为基础，利用遗传算法不断修正拟合参数并对元胞长度进行分解细化，得到精细化元元胞自动机车辆载荷时空分布预测序列模型，进而得到最接近实测数据的模型结果，并将该拟合参数作为修正参数，将该元胞长度作为最佳细化长度，最终基于该修正参数和优化的元胞预测序列模型，得到全部的车流序列，最终实现每年的桥梁载荷数据分布预测。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种桥面载荷时空分布监测装置，其特征在于：包括底座（1）、承重板（2）和压力传感装置（3），所述承重板（2）两端分别安装有压力传感装置（3），压力传感装置（3）安装在底座（1）上；

所述压力传感装置（3）包括上传动桶（4）、下传动桶（5）、配重球（6）、滑动杆（7）、磁性滑动管（8）和导向杆（9），所述上传动桶（4）安装在下传动桶（5）内，上传动桶（4）内具有配重球（6），配重球（6）的上端与上传动桶（4）铰接，配重球（6）的下端铰接有滑动杆（7），滑动杆（7）的另一端铰接在磁性滑动管（8）上，磁性滑动管（8）套装在导向杆（9）上，导向杆（9）安装在下传动桶（5）的侧壁上。

2.根据权利要求1所述的一种桥面载荷时空分布监测装置，其特征在于：所述滑动杆（7）的数量为两个，两个滑动杆（7）的一端均与配重球（6）的下端铰接，两个滑动杆（7）的另一端均铰接有磁性滑动管（8），磁性滑动管（8）套装在导向杆（9）上。

3.根据权利要求1所述的一种桥面载荷时空分布监测装置，其特征在于：所述配重球（6）的顶部具有铰接座（10），所述上传动桶（4）的中心位置具有铰接耳（11），配重球（6）通过铰接座（10）与铰接耳（11）建立铰接关系。

4.根据权利要求1所述的一种桥面载荷时空分布监测装置，其特征在于：在下传动桶（5）的外壁上，且与导向杆（9）同轴心方向上，安装光纤光栅应变传感器（12），光纤光栅应变传感器（12）与磁性滑动管（8）之间形成磁性感应段L，当车辆经过时，承重板（2）受力下压上传动桶（4），上传动桶（4）相对下传动桶（5）向下滑动，带动配重球（6）下压，配重球（6）将作用力传递给滑动杆（7），滑动杆（7）带动磁性滑动管（8）在导向杆（9）上滑动，此时，在磁性感应段L内，发生磁性相斥，磁性感应段受到排斥力的作用使得下传动桶（5）外表面靠近磁性感应段附近的下传动桶（5）表面结构发生变形，粘贴在下传动桶（5）外壁上的光纤光栅应变传感器（12）感应变形量，反映出荷载的大小。

5.一种桥面载荷时空分布监测系统，其特征在于：该系统包括桥面载荷时空分布监测装置、红外高清摄像头、雷视一体机、数据融合采集仪、数据分析和预测模块，其中：

桥面载荷时空分布监测装置，用于监测过往车辆对桥梁造成的荷载数据；

红外高清摄像头，用于24小时识别经过“桥面载荷时空分布监测装置”的车辆，并对其车牌和车型进行抓拍识别；

雷视一体机，用于实现桥面荷载的位置识别，并与红外高清摄像头实现车型和车牌匹配；

数据融合采集仪，用于收集桥面载荷时空分布监测装置、红外高清摄像头和雷视一体机采集的数据，并将采集的数据传输给数据分析和预测模块；

数据分析和预测模块对压缩的数据进行解压，选取数据算法，对桥面荷载时空分布进行实时监测和长周期的预测。

6.根据权利要求5所述的一种桥面载荷时空分布监测系统，其特征在于：所述数据融合采集仪中内嵌数据传输模块，数据传输模块用于实现数据的压缩感知，对视频和毫米波雷达数据进行压缩，降低数据传输量，数据传输模块将数据进行压缩后，通过物理网卡或者4G对压缩数据进行实时传输，将压缩后的数据传输给数据分析和预测模块。

7.一种桥面载荷时空分布监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、将“桥面载荷时空分布监测装置”安置于桥梁的入口，监测过往车辆对桥梁造成的荷载；

步骤2、将红外高清摄像头布置在距离 “桥面载荷时空分布监测装置” 0米-200米范围内的立杆处，24小时识别经过“桥面载荷时空分布监测装置”的车辆，并对其车牌和车型进行抓拍识别，形成荷载身份数据；

步骤3、在步骤2中红外高清摄像头的立杆上，同时布设一台雷视一体机，雷视一体机实时追踪定位桥梁上车辆的移动距离和车辆在桥梁上的运动轨迹，形成车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图；

步骤4、将“步骤1获得的车辆载荷数据”、“步骤2获得的载荷身份数据”和“步骤3获得的车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图”进行同步，根据获取的车辆载荷信息，将车辆荷载信息与车辆运行轨迹信息进行同时刻同车道匹配，构成某段时间内荷载时空位置分布；

步骤5、将步骤4获得的荷载时空位置分布进行统计分类，对过桥车辆分布规律、车辆变道频次、车辆荷载规律进行归纳，最终得到全部的车流序列，实现每年的桥梁荷载数据分布预测。

8.根据权利要求7所述的一种桥面载荷时空分布监测方法，其特征在于：在步骤3的雷视一体机中，采用基于机器视觉的车辆检测方法，通过Yolo v3算法，实现实时目标特征提取，再利用卡尔曼滤波的方法求取目标下一帧的预测值，然后再基于匈牙利算法求取预测值与检测值的匹配度，最终实现车辆行驶轨迹的跟踪和估计，通过实时分析统计各交通参数，形成车辆在桥梁上的运行轨迹平面分布数据图。

9.根据权利要求7所述的一种桥面载荷时空分布监测方法，其特征在于：在步骤3的雷视一体机中，采用毫米波雷达对车道内所有的车辆进行实时追踪，获得车道内各车辆荷载的实时位置/坐标数据，建立统一的空域和时域坐标系，实现雷达、红外高清摄像头、图像像素之间的转换，实现雷达和摄像头的坐标转换，进而实现车辆荷载实时位置坐标和视频行驶轨迹的实时匹配和跟踪。

10.根据权利要求7所述的一种桥面载荷时空分布监测方法，其特征在于：步骤5中实现桥梁载荷数据分布预测的具体方法包括：

步骤51、将步骤4获得的载荷时空位置分布进行统计分类，对过桥车辆分布规律、车辆变道频次、车辆载荷规律进行归纳，得到各车道车流序列的概率统计特征信息，利用贝叶斯概率计算方法，得到各车道车流序列的概率影响因子，并基于该影响因子，建立基于贝叶斯概率统计分布的实际车流量时空分布模型；

步骤52、根据车辆载荷信息，并设定模拟精度因子，将桥面各车道位置信息离散化，得到元胞空间；

步骤53、基于贝叶斯概率统计分布的实际车流量时空分布模型，生成车辆序列，将模型初步仿真结果与实测车流载荷规律进行比对，主要对比模拟出的车辆载荷大小/车辆序列与实际车辆时空分布特征的关系，重点关注车辆载荷数量和车辆位置信息是否匹配实际监测情况；

步骤54、以每天24小时和月数据为基础，利用遗传算法不断修正拟合参数并对元胞长度进行分解细化，得到精细化元元胞自动机车辆载荷时空分布预测序列模型，进而得到最接近实测数据的模型结果，并将该拟合参数作为修正参数，将该元胞长度作为最佳细化长度，最终基于该修正参数和优化的元胞预测序列模型，得到全部的车流序列，最终实现每年的桥梁载荷数据分布预测。

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