[发明专利]一种桥梁形变智能检测系统

权利要求书

1.一种桥梁形变智能检测系统，其特征是，包括桥梁图像采集装置、通信装置和监控中心，所述桥梁图像采集装置用于采用摄像机的远心镜头对设定的桥梁位置进行拍摄，并从中获取相关的桥梁图像，其通过通信装置与监控中心连接；所述监控中心设有用于对桥梁图像进行处理以提取桥梁形变信息的桥梁图像处理装置。

2.根据权利要求1所述的一种桥梁形变智能检测系统，其特征是，还包括远程管理终端，所述远程管理终端与监控中心连接，用于显示所述桥梁形变信息。

3.根据权利要求2所述的一种桥梁形变智能检测系统，其特征是，所述监控中心还设有用于存储桥梁形变信息的数据库，所述远程管理终端与该数据库通信连接。

4.根据权利要求2所述的一种桥梁形变智能检测系统，其特征是，所述桥梁图像处理装置包括桥梁图像检测模块和桥梁形变信息提取模块；所述桥梁图像检测模块用于对获取的桥梁图像进行质量检测，删除质量检测结果不合格的桥梁图像；所述桥梁形变信息提取模块用于对桥梁图像检测模块输出的桥梁图像进行图像处理，提取桥梁图像中的桥梁形变信息。

5.根据权利要求4所述的一种桥梁形变智能检测系统，其特征是，所述对桥梁图像检测模块输出的桥梁图像进行图像处理，包括：

(1)对桥梁图像进行滤波处理，减弱桥梁图像的噪声影响；

(2)对滤波后的桥梁图像进行图像分割；

(3)提取桥梁图像的桥梁信息。

6.根据权利要求5所述的一种桥梁形变智能检测系统，其特征是，对滤波后的桥梁图像进行图像分割，具体包括：

(1)按照设定的图像尺寸调整比例将桥梁图像的像素降低到400×600；

(2)采用OTSU算法对桥梁图像进行全局分割阈值估计，得到优选全局分割阈值，对优选全局分割阈值进行调整，使用调整后的优选全局分割阈值对桥梁图像进行分割，获得含有桥梁形变特征区域的分割图像，将该分割图像平均划分为4个子图像；

(3)采用OTSU算法对子图像进行局部分割阈值估计，获得各子图像的优选局部分割阈值；

(4)对不同的子图像使用不同的分割阈值进行分割，定义子图像的分割阈值的计算公式为：

Ui=θi+BWηi2-η2Wi]]>

式中，U_i为第i个子图像的分割阈值，θ_i为第i个子图像的优选局部分割阈值，W表示整个桥梁图像的灰度方差，W_i表示第i个子图像的灰度方差，η_i表示第i个子图像的灰度均值，η表示整个桥梁图像的灰度均值，B为设定的权重因子，0＜B＜0.2；

(5)抽取各子图像分割得到的桥梁形变特征区域的坐标，并按设定的图像尺寸调整比例将桥梁形变特征区域坐标还原到原始图像坐标；

(6)拼接各子图像分割得到的桥梁形变特征区域，结束当前桥梁图像的分割。

7.根据权利要求6所述的一种桥梁形变智能检测系统，其特征是，对优选全局分割阈值进行调整，具体包括：

设定优选全局分割阈值为T，调整因子为λ，λ∈[0.90,1.10]，则调整后的优选全局分割阈值为ξT；

其中，调整因子的最优取值按照下述方式进行选取：

(1)设定调整因子λ的几个优选值，优选值的范围为[0.90,1.10]；

(2)采用Sobel边界检测算子对桥梁图像进行处理，得到桥梁图像的桥梁形变特征区域边界H(Y)；

(3)根据设定的调整因子λ的优选值，得到对应的调整后的优选全局分割阈值，使用调整后的优选全局分割阈值对桥梁图像进行分割，得到对应于各调整因子的桥梁图像的桥梁形变特征区域边界S_λ＝x(Y)；

(4)计算两桥梁形变特征区域边界H(Y)和H_λ＝x(Y)的边界重合度，选取边界重合度最大时所对应的调整因子值作为调整因子的最优取值，定义边界重合度的计算公式为：

Eλ=x=H(Y)∩Hλ=x(Y)Hλ=x(Y)-H(Y)∩Hλ=x(Y)]]>

式中，E_λ＝x表示调整因子为λ＝x时对应得到的桥梁图像的桥梁形变特征区域边界与桥梁形变特征区域边界S(Y)的边界重合度，“∩”表示交集运算，x为设定的调整因子的优选值，