CN117743830A - 一种桥梁裂缝检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及桥梁检测技术领域,具体涉及一种桥梁裂缝检测方法及系统,包括以下步骤:将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据;基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比;基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测;基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;本发明在桥梁低风险信号下,通过裂缝增长系数对桥梁风险变化进行预测判断,使得可以结合预测时间与修复时间,对桥梁的裂缝进行修复,保证桥梁质量,有效遏制桥梁裂缝发生突变。
Description
技术领域
本发明涉及桥梁检测技术领域,具体涉及一种桥梁裂缝检测方法及系统。
背景技术
中国专利CN107064169B公开了一种桥梁裂缝检测装置及检测方法,该桥梁裂缝自动检测装置包括控制装置、安装小车、伸缩杆机构和检测装置,所述控制装置包括数据处理设备、显示器、行走控制器、相机快门频率检测单元、伸缩杆调节装置、伸缩杆调节控制器、第一距离检测单元和第二距离检测单元,照明亮度检测单元、亮度调节模块和照明亮度控制器;该检测方法包括步骤:一、检测前准备工作;二、图像的拍摄及上传;三、图像截取;四、桥梁裂缝图像处理;五、标定物图像标定;六、桥梁裂缝参数的计算并同步输出;
现有技术中,在对桥梁裂缝进行检测时,仅仅通过裂缝长度、宽度等一些数据,来直观判断桥梁的风险程度,其检测方式难以对桥梁的质量进行准确风险判断,且检测结果也是比较单一,更不能根据所检测的结果与修复情况进行有效结果,及时遏制桥梁裂缝的增长变化情况。
发明内容
本发明的目的在于提供一种桥梁裂缝检测方法及系统,解决以下技术问题:仅仅通过裂缝长度、宽度等一些数据,来直观判断桥梁的风险程度,其检测方式难以对桥梁的质量进行准确风险判断,且检测结果也是比较单一,更不能根据所检测的结果与修复情况进行有效结果,及时遏制桥梁裂缝的增长变化情况。
一种桥梁裂缝检测方法,包括以下步骤:
步骤1:将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据;其中,裂缝数据包括裂缝长度、裂缝宽度;
步骤2:基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比;其中,裂缝影响比包括裂缝数量影响比BYl和裂缝分散影响比BYf;
步骤3:基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;其中,桥梁是否安全信号包括桥梁风险信号和桥梁非风险信号,以及还包括桥梁高风险信号和桥梁低风险信号;
步骤4:基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测;其中,裂缝增长系数包括裂缝扩大系数和裂缝新增系数;
步骤5:基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;其中,修复时间信号包括修复时间紧信号和修复时间松信号。
作为本发明进一步的方案:在步骤2中,若裂缝长度小于裂缝长度阈值、裂缝宽度小于裂缝宽度阈值时,则将该检测区域标记为非裂缝检测区域;
否则,将该检测区域标记为裂缝检测区域。
作为本发明进一步的方案:在步骤2中,获取到非裂缝检测区域的个数和裂缝检测区域的个数,并分别标记为ilf和il,通过公式计算得到裂缝数量影响比BYl。
作为本发明进一步的方案:在步骤2中,将桥面的多个检测区域划分成中心范围和边缘范围,获取到中心范围内包含裂缝检测区域的个数、边缘范围内包含裂缝检测区域的个数,并分别标记为ilz和ilb,通过公式计算得到裂缝分散影响比BYf。
作为本发明进一步的方案:在步骤3中,若裂缝数量影响比BYl大于等于裂缝数量影响比阈值时,则生成桥梁风险信号;
若裂缝数量影响比BYl小于裂缝数量影响比阈值时,则生成桥梁非风险信号。
作为本发明进一步的方案:在步骤3中,若裂缝分散影响比BYf大于等于裂缝分散影响比阈值时,则生成桥梁高风险信号;
若裂缝分散影响比BYf小于裂缝分散影响比阈值时,则生成桥梁低风险信号。
作为本发明进一步的方案:在步骤4中,获取到裂缝增长系数XZ,通过公式计算得到裂缝时间预测值ZYL;BYfy为裂缝分散影响比阈值,T为分析周期;
其中,裂缝增长系数XZ通过裂缝新增系数与裂缝扩大系数求和计算得到的。
作为本发明进一步的方案:在步骤4中,裂缝新增系数Xx的获取过程包括以下内容:
设置分析周期T,获取到在中心范围内新增的裂缝检测区域的个数izz,以及在边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数izb;
通过公式计算得到中心范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzz;
通过公式计算得到边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzb;
将得到的中心范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzz和边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzb相加求和,得到裂缝新增系数Xx;
裂缝扩大系数Xk的获取过程包括以下内容:
设置分析周期T,获取到在中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikz,以及在边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikb;
通过公式计算得到中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数扩大系数Xkz;
通过公式计算得到边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数扩大系数Xkb;
将得到的中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数增长系数Xkz和边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数增长系数Xkb相加求和,得到裂缝扩大系数Xk。
作为本发明进一步的方案:在步骤5中,获取到在分析周期T内,中心范围内新增的裂缝检测区域的个数izz,以及边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数izb,将中心范围内新增的裂缝检测区域的个数izz与边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数izb相加求和,得到修复总区域个数Sxz;
获取到在分析周期T内,中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikz,以及边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikb;将中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikz与边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikb相加求和,得到修复难点区域个数Sxn;
将修复总区域个数Sxz与修复难点区域个数Sxn做差值计算,得到修复正常区域个数Sxc;
获取到每个修复难点区域的修复时间Txn,每个修复正常区域的修复时间Txc;通过公式Tx=Sxn*Txn+Sxc*Txc,计算得到修复时间值Tx;
若修复时差大于等于修复时差阈值时,则生成修复时间紧信号;
若修复时差小于修复时差阈值时,则生成修复时间松信号。
一种桥梁裂缝检测系统,包括:
采集模块,将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据;其中,裂缝数据包括裂缝长度、裂缝宽度;
分析模块,基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比;
其中,裂缝影响比包括裂缝数量影响比BYl和裂缝分散影响比BYf;
检测模块,基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;
其中,桥梁是否安全信号包括桥梁风险信号和桥梁非风险信号,以及还包括桥梁高风险信号和桥梁低风险信号;
预测模块:基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测;
其中,裂缝增长系数包括裂缝扩大系数和裂缝新增系数;
修复模块,基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;
其中,修复时间信号包括修复时间紧信号和修复时间松信号。
本发明的有益效果:
(1)本发明将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据,基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比,基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;本发明先通过检测区域进行分析判断,再通过每个检测区域的数据进行整体分析判断,其不仅可以对每个区域进行逐一检测,还可以对桥梁的裂缝数量和分散程度进行检测,以及将依次对桥梁的安全程度和桥梁的风险等级进行检测,实现通过裂缝数据对桥梁进行较为全面检测;
(2)本发明基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测,基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;本发明在桥梁低风险信号下,通过裂缝增长系数对桥梁风险变化进行预测判断,使得可以结合预测时间与修复时间,对桥梁的裂缝进行修复,保证桥梁质量,有效遏制桥梁裂缝发生突变。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明实施例1的流程框图;
图2是本发明实施例2的流程框图;
图3是本发明实施例3的系统框图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1所示,本发明为一种桥梁裂缝检测方法,包括以下步骤:
步骤1:将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据;
其中,裂缝数据包括裂缝长度、裂缝宽度;
在一些实施例中,将桥面按照网格形式划分成i个检测区域,其中,i=1、2、3...,i为正整数,获取到每个检测区域的裂缝长度、裂缝宽度;
步骤2:基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比;
其中,裂缝影响比包括裂缝数量影响比BYl和裂缝分散影响比BYf;
在一些实施例中,根据获取到的每个检测区域的裂缝长度、裂缝宽度,将裂缝长度和裂缝宽度分别与对应的裂缝长度阈值和裂缝宽度阈值进行比较;
若裂缝长度小于裂缝长度阈值、裂缝宽度小于裂缝宽度阈值时,则将该检测区域标记为非裂缝检测区域;
否则(否则情况包括裂缝长度大于等于裂缝长度阈值、裂缝宽度小于裂缝宽度阈值,裂缝长度小于裂缝长度阈值,裂缝宽度大于等于裂缝宽度阈值,或裂缝长度大于等于裂缝长度阈值、裂缝宽度大于等于裂缝宽度阈值),将该检测区域标记为裂缝检测区域;
获取到非裂缝检测区域的个数和裂缝检测区域的个数,并分别标记为ilf和il,通过公式计算得到裂缝数量影响比BYl;
将桥面的多个检测区域划分成中心范围和边缘范围,获取到中心范围内包含裂缝检测区域的个数、边缘范围内包含裂缝检测区域的个数,并分别标记为ilz和ilb,通过公式计算得到裂缝分散影响比BYf;
其中,中心范围和边缘范围划分规则为:
将沿着桥面轮廓方向的检测区域划分为边缘范围,将远离桥面轮廓方向的检测区域划分为中心范围;
步骤3:基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;
其中,桥梁是否安全信号包括桥梁风险信号和桥梁非风险信号,以及还包括桥梁高风险信号和桥梁低风险信号;
在一些实施例中,获取到裂缝数量影响比BYl和裂缝分散影响比BYf;首先将裂缝数量影响比BYl与裂缝数量影响比阈值进行比较;
若裂缝数量影响比BYl大于等于裂缝数量影响比阈值时,则生成桥梁风险信号;
若裂缝数量影响比BYl小于裂缝数量影响比阈值时,则生成桥梁非风险信号;
当得到桥梁风险信号时,再将裂缝分散影响比BYf与裂缝分散影响比阈值进行比较;
若裂缝分散影响比BYf大于等于裂缝分散影响比阈值时,则生成桥梁高风险信号;
若裂缝分散影响比BYf小于裂缝分散影响比阈值时,则生成桥梁低风险信号;
需要说明的是,桥梁风险信号表示桥梁上出现裂缝数量多,影响到桥梁的正常使用,存在安全隐患,桥梁非风险信号表示桥梁上出现裂缝数量少,不影响到桥梁的正常使用,不存在安全隐患;桥梁高风险信号表示桥梁上裂缝分散面积大,影响范围大,存在着较大安全隐患,桥梁低风险信号表示桥梁上裂缝分析面积小,影响区域小,存在着较小安全隐患;
本发明实施例的技术方案:将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据,基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比,基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;本发明先通过检测区域进行分析判断,再通过每个检测区域的数据进行整体分析判断,其不仅可以对每个区域进行逐一检测,还可以对桥梁的裂缝数量和分散程度进行检测,以及将依次对桥梁的安全程度和桥梁的风险等级进行检测,实现通过裂缝数据对桥梁进行较为全面检测。
实施例2
请参阅图2所示,本发明为一种桥梁裂缝检测方法,还包括以下步骤:
步骤4:基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测;
其中,裂缝增长系数包括裂缝扩大系数和裂缝新增系数;
在一些实施例中,当得到桥梁低风险信号时,获取到裂缝增长系数,标记为XZ,将裂缝增长系数XZ、裂缝分散影响比BYf,通过公式计算得到裂缝时间预测值ZYL;BYfy为裂缝分散影响比阈值,T为分析周期;
其中,裂缝增长系数XZ的获取过程包括裂缝新增系数的获取和裂缝扩大系数的获取,裂缝增长系数XZ通过裂缝新增系数与裂缝扩大系数求和计算得到的;
裂缝新增系数Xx的获取过程包括以下内容:
设置分析周期T,获取到在中心范围内新增的裂缝检测区域的个数,以及在边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数,并分别标记为izz和izb;
通过公式计算得到中心范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzz;
通过公式计算得到边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzb;
将得到的中心范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzz和边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzb相加求和,得到裂缝新增系数Xx;
裂缝扩大系数Xk的获取过程包括以下内容:
设置分析周期T,获取到在中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数,以及在边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数,并分别标记为ikz和ikb;
通过公式计算得到中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数扩大系数Xkz;
通过公式计算得到边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数扩大系数Xkb;
将得到的中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数增长系数Xkz和边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数增长系数Xkb相加求和,得到裂缝扩大系数Xk;
需要解释的是,扩大的裂缝检测区域为裂缝发生增长,延伸到周边的裂缝检查区域;
步骤5:基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;
其中,修复时间信号包括修复时间紧信号和修复时间松信号;
在一些实施例中,获取到在分析周期T内,中心范围内新增的裂缝检测区域的个数izz,以及边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数izb,将中心范围内新增的裂缝检测区域的个数izz与边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数izb相加求和,得到修复总区域个数Sxz;
获取到在分析周期T内,中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikz,以及边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikb;将中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikz与边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikb相加求和,得到修复难点区域个数Sxn;
将修复总区域个数Sxz与修复难点区域个数Sxn做差值计算,得到修复正常区域个数Sxc;
根据历史修复施工的数据,获取到每个修复难点区域的修复时间,和每个修复正常区域的修复时间,并分别标记为Txn和Txc;通过公式Tx=Sxn*Txn+Sxc*Txc,计算得到修复时间值Tx;
将得到裂缝时间预测值ZYL与修复时间值Tx做差值计算,得到修复时差;
将得到的修复时差与修复时差阈值进行比较;
若修复时差大于等于修复时差阈值时,则生成修复时间紧信号;当得到修复时间紧信号时,可以安排较多的维修人员进行修复工作,有效预防桥梁裂缝增变,导致桥梁严重受损,影响使用以及后续修复难度;
若修复时差小于修复时差阈值时,则生成修复时间松信号;
需要说明的是,修复时间紧信号表示当前桥梁裂缝多或修复难度大,在进行修复时需要花费较长时间,若修复不及时,将使得桥梁裂缝随着时间变化生成桥梁高风险信号,从而将会严重影响到桥梁的正常使用;修复时间松信号表示当前桥梁裂缝多或修复难度小,需要花费较短时间进行修复即可;
本发明实施例的技术方案:基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测,基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;本发明在桥梁低风险信号下,通过裂缝增长系数对桥梁风险变化进行预测判断,使得可以结合预测时间与修复时间,对桥梁的裂缝进行修复,保证桥梁质量,有效遏制桥梁裂缝发生突变。
实施例3
请参阅图3所示,本发明为一种桥梁裂缝检测系统,包括以下步骤:
采集模块,将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据;其中,裂缝数据包括裂缝长度、裂缝宽度;
分析模块,基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比;
其中,裂缝影响比包括裂缝数量影响比BYl和裂缝分散影响比BYf;
检测模块,基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;
其中,桥梁是否安全信号包括桥梁风险信号和桥梁非风险信号,以及还包括桥梁高风险信号和桥梁低风险信号;
预测模块:基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测;
其中,裂缝增长系数包括裂缝扩大系数和裂缝新增系数;
修复模块,基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;
其中,修复时间信号包括修复时间紧信号和修复时间松信号。
上述公式均是去量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式,公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (10)
1.一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据;其中,裂缝数据包括裂缝长度、裂缝宽度;
步骤2:基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比;其中,裂缝影响比包括裂缝数量影响比BYl和裂缝分散影响比BYf;
步骤3:基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;其中,桥梁是否安全信号包括桥梁风险信号和桥梁非风险信号,以及还包括桥梁高风险信号和桥梁低风险信号;
步骤4:基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测;其中,裂缝增长系数包括裂缝扩大系数和裂缝新增系数;
步骤5:基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;其中,修复时间信号包括修复时间紧信号和修复时间松信号。
2.根据权利要求1所述的一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,在步骤2中,若裂缝长度小于裂缝长度阈值、裂缝宽度小于裂缝宽度阈值时,则将该检测区域标记为非裂缝检测区域;
否则,将该检测区域标记为裂缝检测区域。
3.根据权利要求2所述的一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,在步骤2中,获取到非裂缝检测区域的个数ilf和裂缝检测区域的个数il,通过公式计算得到裂缝数量影响比BYl。
4.根据权利要求3所述的一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,在步骤2中,将桥面的多个检测区域划分成中心范围和边缘范围,获取到中心范围内包含裂缝检测区域的个数ilz、边缘范围内包含裂缝检测区域的个数ilb,通过公式计算得到裂缝分散影响比BYf。
5.根据权利要求1所述的一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,在步骤3中,若裂缝数量影响比BYl大于等于裂缝数量影响比阈值时,则生成桥梁风险信号;
若裂缝数量影响比BYl小于裂缝数量影响比阈值时,则生成桥梁非风险信号。
6.根据权利要求5所述的一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,在步骤3中,若裂缝分散影响比BYf大于等于裂缝分散影响比阈值时,则生成桥梁高风险信号;
若裂缝分散影响比BYf小于裂缝分散影响比阈值时,则生成桥梁低风险信号。
7.根据权利要求1所述的一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,在步骤4中,获取到裂缝增长系数XZ,通过公式计算得到裂缝时间预测值ZYL;BYfy为裂缝分散影响比阈值,T为分析周期;
其中,裂缝增长系数XZ通过裂缝新增系数与裂缝扩大系数求和计算得到的。
8.根据权利要求7所述的一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,在步骤4中,裂缝新增系数Xx的获取过程包括:
设置分析周期T,获取到在中心范围内新增的裂缝检测区域的个数izz,以及在边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数izb;
通过公式计算得到中心范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzz;
通过公式计算得到边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzb;
将得到的中心范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzz和边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数增长系数Xzb相加求和,得到裂缝新增系数Xx;
裂缝扩大系数Xk的获取过程包括以下内容:
设置分析周期T,获取到在中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikz,以及在边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikb;
通过公式计算得到中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数扩大系数Xkz;
通过公式计算得到边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数扩大系数Xkb;
将得到的中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数增长系数Xkz和边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数增长系数Xkb相加求和,得到裂缝扩大系数Xk。
9.根据权利要求1所述的一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,在步骤5中,获取到在分析周期T内,将中心范围内新增的裂缝检测区域的个数izz与边缘范围内新增的裂缝检测区域的个数izb相加求和,得到修复总区域个数Sxz;
获取到在分析周期T内,将中心范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikz与边缘范围内扩大的裂缝检测区域的个数ikb相加求和,得到修复难点区域个数Sxn;
将修复总区域个数Sxz与修复难点区域个数Sxn做差值计算,得到修复正常区域个数Sxc;
获取到每个修复难点区域的修复时间Txn,每个修复正常区域的修复时间Txc;通过公式Tx=Sxn*Txn+Sxc*Txc,计算得到修复时间值Tx;
若修复时差大于等于修复时差阈值时,则生成修复时间紧信号;
若修复时差小于修复时差阈值时,则生成修复时间松信号。
10.一种桥梁裂缝检测系统,其特征在于,该检测系统用于执行权利要求1-9任一项的方法,该检测系统包括:
采集模块,将桥面划分成多个检测区域,获取到每个检测区域的裂缝数据;其中,裂缝数据包括裂缝长度、裂缝宽度;
分析模块,基于检测区域的裂缝数据,对检测区域进行标记,标记结果为裂缝检测区域和非裂缝检测区域,并计算得到裂缝影响比;
其中,裂缝影响比包括裂缝数量影响比BYl和裂缝分散影响比BYf;
检测模块,基于裂缝影响比,进行桥梁安全检测,生成桥梁是否安全信号;
其中,桥梁是否安全信号包括桥梁风险信号和桥梁非风险信号,以及还包括桥梁高风险信号和桥梁低风险信号;
预测模块:基于桥梁低风险信号,获取到裂缝增长系数,对桥梁进行安全预测;
其中,裂缝增长系数包括裂缝扩大系数和裂缝新增系数;
修复模块,基于裂缝时间预测值ZYL,获取到修复时间值,进行判断分析,得到修复时间信号;
其中,修复时间信号包括修复时间紧信号和修复时间松信号。
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---|---|---|---|---|
CN112734702A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 詹晨 | 基于大数据分析和机器视觉的桥梁安全监测方法及云平台 |
CN114972314A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-08-30 | 广东电网有限责任公司 | 电力设备的裂缝检测方法、计算机设备和存储介质 |
CN116189017A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-05-30 | 广西路桥工程集团有限公司 | 一种基于无人机的混凝土桥梁裂缝识别系统 |
CN117057600A (zh) * | 2023-08-02 | 2023-11-14 | 贵州顺康检测股份有限公司 | 一种混凝土桥梁结构裂缝的在线监测分析方法 |
-
2023
- 2023-12-28 CN CN202311834307.7A patent/CN117743830A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112734702A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 詹晨 | 基于大数据分析和机器视觉的桥梁安全监测方法及云平台 |
CN114972314A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-08-30 | 广东电网有限责任公司 | 电力设备的裂缝检测方法、计算机设备和存储介质 |
CN116189017A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-05-30 | 广西路桥工程集团有限公司 | 一种基于无人机的混凝土桥梁裂缝识别系统 |
CN117057600A (zh) * | 2023-08-02 | 2023-11-14 | 贵州顺康检测股份有限公司 | 一种混凝土桥梁结构裂缝的在线监测分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘彦君: "无人机检测系统在桥梁检测中的应用研究", 《中国设备工程》, vol. 14, 25 July 2023 (2023-07-25), pages 126 - 128 * |
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