CN117173598A - 一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，涉及图像识别技术领域，本发明包括桥梁图像采集模块、基本情况分析模块、车辆影响分析模块、裂纹影响分析模块、裂纹结构分析模块、裂纹状态分析模块、预警提示和数据库，通过对桥梁桥面图像的获取，进而可以更好的观察了解桥梁桥面的全貌，并以此对拉索桥桥面裂纹的各个方面进行监测分析，并以此得到了最终的拉索桥桥面裂纹安全评估系数，提高了拉索桥桥面裂纹的智能化监测，保障了裂纹分析结果的科学性和精准性，大大的降低了人工监测的成本，对裂纹的安全性进行预警，避免了后续裂纹变化对桥梁的影响，提高了桥梁的安全性和可靠性。

Description

一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统。

背景技术

图像识别的桥梁结构健康智能监测系统现有利于人们更好的维护和预警桥面裂纹的健康状态，在一定程度上有效的节省了人力和成本的消耗，有助于及早发现桥面裂纹的问题并采取适当的维护措施，以防止进一步损害桥梁的结构完整性，为人们的通行提供了更智能的安全保障。

但由于人工检测桥面裂纹发展历史的久远，现如今人们往往还是更倾向于人工对桥面裂纹的检测，这种方式不仅需要投入大量的成本，而且非常的耗费时间和精力，而且可能会存在受检测人员主观意识和经验的影响，所检测的数据并不是完全的精确，效率也较为缓慢，这样就不能及时的对桥面裂纹的危险性和不稳定性进行规避，不能保证人们的安全通行，也会给人们的交通通行带来不便，同时也无法体验到科技的便利性和精准性。

发明内容

针对上述存在的技术不足，本发明的目的是提供一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：本发明提供一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，包括：桥梁图像采集模块，用于获取拉索桥桥面对应的基本图像，作为目标图像，从目标图像中获取各裂纹对应的位置、各裂纹的尺寸、各裂纹对应的深度、各斜拉索节点的位置；

基本情况分析模块，用于根据各裂纹对应的尺寸、各裂纹对应的深度，进而分析得出各裂纹的状态评估系数；

车辆影响分析模块，用于对拉索桥桥面的车流信息进行监测，其中车流信息包括车辆数量、车辆总重量，进而分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子，并根据各裂纹的状态评估系数，进而分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数；

裂纹影响分析模块，用于将各裂纹位置作为圆心，以预设长度为半径作圆，圆内区域即为各裂纹对应的影响区域，进而从目标图像中获取各裂纹对应影响区域内的裂纹数量和裂纹总面积，从而对各裂纹对应的裂纹影响评估系数进行分析；

裂纹结构分析模块，用于获取拉索桥桥面各裂纹与斜拉索节点位置之间的间距，进而分析得出各裂纹对结构的影响评估系数；

裂纹状态分析模块，用于根据拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数、各裂纹影响评估系数、各裂纹对结构的影响评估系数，进而分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数，并判断拉索桥桥面各裂纹的状态；

预警提示，用于当拉索桥桥面某裂纹处于危险状态时进行预警提示。

优选地，所述分析获取拉索桥桥面对应的基本图像，具体分析过程如下：

在无人机上搭载摄像头，并操控无人机在拉索桥桥面进行巡视，采集拉索桥桥面的各局部图像，进而将拉索桥桥面的各局部图像通过图像拼接技术，得到拉索桥桥面的整体图像，并记为目标图像。

优选地，所述分析得出各裂纹的状态评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出各裂纹的状态评估系数β_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，/>分别表示为预设的拉索桥桥面的裂纹深度、裂纹尺寸的权重因子，g_i、j_i分别表示为拉索桥桥面的第i个裂纹深度、裂纹尺寸，g′、j′分别表示为预设的拉索桥桥面的裂纹深度、裂纹尺寸。

优选地，所述分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子/>ε₁、ε₂分别表示为预设的拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量的权重因子，χ、γ分别表示为拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量，χ′、γ′分别表示为预设的拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量。

优选地，所述分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数θ_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，ν表示为预设的拉索桥桥面裂纹的状态评估系数、裂纹的负荷影响因子的补偿因子，β_i分别表示为拉索桥桥面第i个裂纹的状态评估系数，/>拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子。

优选地，所述分析得出各裂纹对应的裂纹影响评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出各裂纹对应的裂纹影响评估系数μ_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，σ₁、σ₂分别表示为预设的裂纹对应影响区域内的裂纹数量、裂纹总面积的权重因子，/>分别表示为第i个裂纹对应影响区域内裂纹数量、裂纹总面积，/>分别表示为预设的裂纹对应影响区域内的裂纹数量、裂纹总面积。

优选地，所述分析得出各裂纹对结构的影响评估系数，具体分析过程如下：

获取各裂纹和各斜拉索节点对应的位置，进而得到各裂纹与各斜拉索节点之间的间距，记为i表示各裂纹对应的编号，i＝1.2......n，j表示各斜拉索节点对应的编号，j＝1.2......g；

通过计算公式分析得出各裂纹对结构的影响评估系数/>d₁表示为预设的拉索桥桥面裂纹与斜拉索节点之间的间距的补偿因子，H表示初始的各裂纹与各斜拉索节点之间的间距。

优选地，所述分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数z_i，i表示各裂纹对应的编号，i＝1.2......n，c₁、c₂、c₃分别表示为预设的拉索桥桥面裂纹的负荷评估系数、裂纹影响评估系数、裂纹对结构的影响评估系数的权重因子，θ_i、μ_i、/>分别表示为拉索桥桥面第i个裂纹的负荷评估系数、裂纹影响评估系数、裂纹对结构的影响评估系数。

优选地，所述判断拉索桥桥面各裂纹的状态，具体判定过程如下：

将拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数阈值与数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值进行对比，若拉索桥桥面某裂纹的安全评估系数阈值大于数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值，则判定拉索桥桥面改裂纹的状态较为安全，若拉索桥桥面某裂纹的安全评估系数阈值小于数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值，则判定拉索桥桥面该裂纹的状态较为危险，以此判断拉索桥桥面各裂纹的危险状态。

优选地，所述该系统还包括数据库，数据库用于存储车辆总重量、车辆数量、裂纹的占地面积、裂纹尺寸、拉索桥桥面裂纹的安全评估系数。

1、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明提供一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，通过对桥梁桥面图像的监测获取，进而可以更好的观察了解桥梁桥面的全貌，通过对拉索桥桥面裂纹基本状态进行获取，进而更好的得到了拉索桥桥面裂纹的状态评估系数，并通过对桥梁上车流量的监测，更好的得出了桥梁的负荷评估系数，并以此对拉索桥桥面裂纹的各个方面进行监测分析，进而更好的得到了裂纹影响评估系数、裂纹对结构的影响评估系数，并以此得到了最终的拉索桥桥面裂纹安全评估系数，可以更好的得知拉索桥桥面裂纹的状态，更好的保障了人们的安全通行，解决了当前技术中存在的不足，提高了拉索桥桥面裂纹的智能化监测，保障了裂纹分析结果的科学性和精准性，大大的降低了人工监测的成本，对裂纹的安全性进行预警，避免了后续裂纹变化对桥梁的影响，提高了桥梁的安全性和可靠性。

2、本发明在车辆影响分析模块中通过对拉索桥桥面裂纹的负荷影响系数进行了深度的分析，进而更好的得到了车辆的信息状态对桥面裂纹所产生的影响，让监测人员可以更全的维护桥梁的健康，以此来保障人们的通行顺畅、安全。

3、本发明在裂纹影响分析模块中通过对拉索桥桥面各裂纹对应的裂纹影响评估系数进行了深度的分析，更好的了解到拉索桥桥面裂纹变形的受力因素，让监测人员实现提前预防的准备，保障了桥梁运行的通畅性，同时也为后续裂纹安全分析提供了参考数据。

4、本发明在裂纹结构分析模块中通过对拉索桥桥面各裂纹对结构的影响评估系数进行了深度的分析，帮助监测人员可以快速的获取拉索桥桥面裂纹恶化的现象，以此让监测人员进行更好的警觉并采取快速的维护措施，提高通行的效率。

5、本发明在裂纹状态分析模块中通过对拉索桥桥面裂纹的安全评估系数进行了深度的分析，提高了裂纹分析结果的可靠性和精准性，为后续桥梁维护保养提供了有效的参考，保障了用户通行的安全，更好的体验到了智能图像系统监测的便利性，减少了监测人员的工作量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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为本发明系统结构连接示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，包括桥梁图像采集模块、基本情况分析模块、车辆影响分析模块、裂纹影响分析模块、裂纹结构分析模块、裂纹状态分析模块、预警提示和数据库。

所述桥梁图像采集模块分别与基本情况分析模块、车辆影响分析模块和数据库连接，裂纹受力分析模块分别与裂纹结构分析模块和裂纹状态分析模块连接，裂纹状态分析模块分别与预警提示和裂纹结构分析模块连接。

桥梁图像采集模块，用于获取拉索桥桥面对应的基本图像，作为目标图像，从目标图像中获取各裂纹对应的位置、各裂纹的尺寸、各裂纹对应的深度、各斜拉索节点的位置；

需要说明的是，裂纹尺寸包括裂纹长度、宽度。

作为一种可选的实施方式，所述分析获取拉索桥桥面对应的基本图像，具体分析过程如下：

在无人机上搭载摄像头，并操控无人机在拉索桥桥面进行巡视，采集拉索桥桥面的各局部图像，进而将拉索桥桥面的各局部图像通过图像拼接技术，得到拉索桥桥面的整体图像，并记为目标图像。

基本情况分析模块，用于根据各裂纹对应的尺寸、各裂纹对应的深度，进而分析得出各裂纹的状态评估系数；

作为一种可选的实施方式，所述分析得出各裂纹的状态评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出各裂纹的状态评估系数β_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，/>分别表示为预设的拉索桥桥面的裂纹深度、裂纹尺寸的权重因子，g_i、j_i分别表示为拉索桥桥面的第i个裂纹深度、裂纹尺寸，g′、j′分别表示为预设的拉索桥桥面的裂纹深度、裂纹尺寸。

车辆影响分析模块，用于对拉索桥桥面的车流信息进行监测，其中车流信息包括车辆数量、车辆总重量，进而分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子，并根据各裂纹的状态评估系数，进而分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数；

需要说明的是，通过对节假日拉索桥上的运货车辆驾驶进行监测，并在拉索桥桥梁底部进行安装无线地磁传感器，以此来获取各运货车辆的驾驶数量，并通过均值计算，得到各运货车辆对应的平均驾驶数量，作为各运货车辆对应的车辆数量。

还需要说明的是，通过对节假日拉索桥上的运货车辆驾驶进行监测，并在拉索桥桥梁底部安装测力传感器，以此来获取各运货车辆的重量，并通过计算，得到各运货车辆对应的重量，作为各运货车辆对应的总重量。

作为一种可选的实施方式，所述分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子/>ε₁、ε₂分别表示为预设的拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量的权重因子，χ、γ分别表示为拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量，χ′、γ′分别表示为预设的拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量。

作为一种可选的实施方式，所述分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数θ_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，ν表示为预设的拉索桥桥面裂纹的状态评估系数、裂纹的负荷影响因子的补偿因子，β_i分别表示为拉索桥桥面第i个裂纹的状态评估系数，/>拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子。

本发明在车辆影响分析模块中通过对拉索桥桥面裂纹的负荷影响系数进行了深度的分析，进而更好的得到了车辆的信息状态对桥面裂纹所产生的影响，让监测人员可以更全的维护桥梁的健康，以此来保障人们的通行顺畅、安全。

裂纹影响分析模块，用于将各裂纹位置作为圆心，以预设长度为半径作圆，圆内区域即为各裂纹对应的影响区域，进而从目标图像中获取各裂纹对应影响区域内的裂纹数量和裂纹总面积，从而对各裂纹对应的裂纹影响评估系数进行分析；

作为一种可选的实施方式，所述分析得出各裂纹对应的裂纹影响评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出各裂纹对应的裂纹影响评估系数μ_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，σ₁、σ₂分别表示为预设的裂纹对应影响区域内的裂纹数量、裂纹总面积的权重因子，/>分别表示为第i个裂纹对应影响区域内裂纹数量、裂纹总面积，/>分别表示为预设的裂纹对应影响区域内的裂纹数量、裂纹总面积。

本发明在裂纹影响分析模块中通过对拉索桥桥面各裂纹对应的裂纹影响评估系数进行了深度的分析，更好的了解到拉索桥桥面裂纹变形的受力因素，让监测人员实现提前预防的准备，保障了桥梁运行的通畅性，同时也为后续裂纹安全分析提供了参考数据。

裂纹结构分析模块，用于获取拉索桥桥面各裂纹与斜拉索节点位置之间的间距，进而分析得出各裂纹对结构的影响评估系数；

作为一种可选的实施方式，所述分析得出各裂纹对结构的影响评估系数，具体分析过程如下：

获取各裂纹和各斜拉索节点对应的位置，进而得到各裂纹与各斜拉索节点之间的间距，记为i表示各裂纹对应的编号，i＝1.2......n，j表示各斜拉索节点对应的编号，j＝1.2......g；

通过计算公式分析得出各裂纹对结构的影响评估系数/>d₁表示为预设的拉索桥桥面裂纹与斜拉索节点之间的间距的补偿因子，H表示初始的各裂纹与各斜拉索节点之间的间距。

本发明在裂纹结构分析模块中通过对拉索桥桥面各裂纹对结构的影响评估系数进行了深度的分析，帮助监测人员可以快速的获取拉索桥桥面裂纹恶化的现象，以此让监测人员进行更好的警觉并采取快速的维护措施，提高通行的效率。

裂纹状态分析模块，用于根据拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数、各裂纹影响评估系数、各裂纹对结构的影响评估系数，进而分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数，并判断拉索桥桥面各裂纹的状态；

作为一种可选的实施方式，所述分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数z_i，i表示各裂纹对应的编号，i＝1.2......n，c₁、c₂、c₃分别表示为预设的拉索桥桥面裂纹的负荷评估系数、裂纹影响评估系数、裂纹对结构的影响评估系数的权重因子，θ_i、μ_i、/>分别表示为拉索桥桥面第i个裂纹的负荷评估系数、裂纹影响评估系数、裂纹对结构的影响评估系数。

作为一种可选的实施方式，所述判断拉索桥桥面各裂纹的状态，具体判定过程如下：

将拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数阈值与数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值进行对比，若拉索桥桥面某裂纹的安全评估系数阈值大于数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值，则判定拉索桥桥面改裂纹的状态较为安全，若拉索桥桥面某裂纹的安全评估系数阈值小于数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值，则判定拉索桥桥面该裂纹的状态较为危险，以此判断拉索桥桥面各裂纹的危险状态。

本发明在裂纹状态分析模块中通过对拉索桥桥面裂纹的安全评估系数进行了深度的分析，提高了裂纹分析结果的可靠性和精准性，为后续桥梁维护保养提供了有效的参考，保障了用户通行的安全，更好的体验到了智能图像系统监测的便利性，减少了监测人员的工作量。

作为一种可选的实施方式，所述该系统还包括数据库，数据库用于存储车辆总重量、车辆数量、裂纹的占地面积、裂纹尺寸、拉索桥桥面裂纹的安全评估系数。

预警提示，用于当拉索桥桥面某裂纹处于危险状态时进行预警提示。

本发明提供一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，通过对桥梁桥面图像的监测获取，进而可以更好的观察了解桥梁桥面的全貌，通过对拉索桥桥面裂纹基本状态进行获取，进而更好的得到了拉索桥桥面裂纹的状态评估系数，并通过对桥梁上车流量的监测，更好的得出了桥梁的负荷评估系数，并以此对拉索桥桥面裂纹的各个方面进行监测分析，进而更好的得到了裂纹影响评估系数、裂纹对结构的影响评估系数，并以此得到了最终的拉索桥桥面裂纹安全评估系数，可以更好的得知拉索桥桥面裂纹的状态，更好的保障了人们的安全通行，解决了当前技术中存在的不足，提高了拉索桥桥面裂纹的智能化监测，保障了裂纹分析结果的科学性和精准性，大大的降低了人工监测的成本，对裂纹的安全性进行预警，避免了后续裂纹变化对桥梁的影响，提高了桥梁的安全性和可靠性。

显然，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同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，包括：

桥梁图像采集模块，用于获取拉索桥桥面对应的基本图像，作为目标图像，从目标图像中获取各裂纹对应的位置、各裂纹的尺寸、各裂纹对应的深度、各斜拉索节点的位置；

基本情况分析模块，用于根据各裂纹对应的尺寸、各裂纹对应的深度，进而分析得出各裂纹的状态评估系数；

车辆影响分析模块，用于对拉索桥桥面的车流信息进行监测，其中车流信息包括车辆数量、车辆总重量，进而分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子，并根据各裂纹的状态评估系数，进而分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数；

裂纹影响分析模块，用于将各裂纹位置作为圆心，以预设长度为半径作圆，圆内区域即为各裂纹对应的影响区域，进而从目标图像中获取各裂纹对应影响区域内的裂纹数量和裂纹总面积，从而对各裂纹对应的裂纹影响评估系数进行分析；

裂纹结构分析模块，用于获取拉索桥桥面各裂纹与斜拉索节点位置之间的间距，进而分析得出各裂纹对结构的影响评估系数；

裂纹状态分析模块，用于根据拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数、各裂纹影响评估系数、各裂纹对结构的影响评估系数，进而分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数，并判断拉索桥桥面各裂纹的状态；

预警提示，用于当拉索桥桥面某裂纹处于危险状态时进行预警提示。

2.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述分析获取拉索桥桥面对应的基本图像，具体分析过程如下：

在无人机上搭载摄像头，并操控无人机在拉索桥桥面进行巡视，采集拉索桥桥面的各局部图像，进而将拉索桥桥面的各局部图像通过图像拼接技术，得到拉索桥桥面的整体图像，并记为目标图像。

3.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述分析得出各裂纹的状态评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出各裂纹的状态评估系数β_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，/>分别表示为预设的拉索桥桥面的裂纹深度、裂纹尺寸的权重因子，g_i、j_i分别表示为拉索桥桥面的第i个裂纹深度、裂纹尺寸，g′、j′分别表示为预设的拉索桥桥面的裂纹深度、裂纹尺寸。

4.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子/>ε₁、ε₂分别表示为预设的拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量的权重因子，χ、γ分别表示为拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量，χ′、γ′分别表示为预设的拉索桥桥面车辆数量、车辆总重量。

5.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面各裂纹的负荷评估系数θ_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，ν表示为预设的拉索桥桥面裂纹的状态评估系数、裂纹的负荷影响因子的补偿因子，β_i分别表示为拉索桥桥面第i个裂纹的状态评估系数，/>拉索桥桥面裂纹的负荷影响因子。

6.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述分析得出各裂纹对应的裂纹影响评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出各裂纹对应的裂纹影响评估系数μ_i，i表示各裂纹的编号，i＝1.2......n，σ₁、σ₂分别表示为预设的裂纹对应影响区域内的裂纹数量、裂纹总面积的权重因子，/>分别表示为第i个裂纹对应影响区域内裂纹数量、裂纹总面积，/>分别表示为预设的裂纹对应影响区域内的裂纹数量、裂纹总面积。

7.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述分析得出各裂纹对结构的影响评估系数，具体分析过程如下：

获取各裂纹和各斜拉索节点对应的位置，进而得到各裂纹与各斜拉索节点之间的间距，记为i表示各裂纹对应的编号，i＝1.2......n，j表示各斜拉索节点对应的编号，j＝1.2......g；

通过计算公式分析得出各裂纹对结构的影响评估系数/>d₁表示为预设的拉索桥桥面裂纹与斜拉索节点之间的间距的补偿因子，H表示初始的各裂纹与各斜拉索节点之间的间距。

8.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式分析得出拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数z_i，i表示各裂纹对应的编号，i＝1.2......n，c₁、c₂、c₃分别表示为预设的拉索桥桥面裂纹的负荷评估系数、裂纹影响评估系数、裂纹对结构的影响评估系数的权重因子，θ_i、μ_i、分别表示为拉索桥桥面第i个裂纹的负荷评估系数、裂纹影响评估系数、裂纹对结构的影响评估系数。

9.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述判断拉索桥桥面各裂纹的状态，具体判定过程如下：

将拉索桥桥面各裂纹的安全评估系数阈值与数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值进行对比，若拉索桥桥面某裂纹的安全评估系数阈值大于数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值，则判定拉索桥桥面改裂纹的状态较为安全，若拉索桥桥面某裂纹的安全评估系数阈值小于数据库中存储中拉索桥桥面裂纹的安全评估系数阈值，则判定拉索桥桥面该裂纹的状态较为危险，以此判断拉索桥桥面各裂纹的危险状态。

10.如权利要求1所述的一种基于图像识别的桥梁结构健康智能监测系统，其特征在于，所述该系统还包括数据库，数据库用于存储车辆总重量、车辆数量、裂纹的占地面积、裂纹尺寸、拉索桥桥面裂纹的安全评估系数。