[发明专利]一种基于无人机视频拍摄的混凝土拱坝模态振型识别方法

说明书

本发明公开了一种基于无人机视频拍摄的混凝土拱坝模态振型识别方法，包括：在坝顶布设标记点；通过无人机上的云台相机获取坝顶图像，获取坝顶振动视频；依据拱坝前四阶自然频率获取原大坝振动视频前四阶运动放大后的视频；选取原大坝前四阶运动放大视频中坝顶变形最大帧，识别图像中各标记点质心坐标，获取各标记点振动前后质心坐标变化，对各个标记点相对坐标变化的最大值进行归一化处理，即为拱坝坝顶前四阶模态振型。本发明通过非接触式方法，可以实现拱坝坝顶振型的近似全场测量，其空间分辨率高，可以为后续大坝模型更新及损伤识别提供支持。

技术领域

本发明属于混凝土拱坝动力特性分析、有限元模型更新及损伤识别技术领域，具体涉及一种基于无人机视频拍摄的混凝土拱坝模态振型识别方法。

背景技术

拱坝作为水利水电工程中的一种重要坝型，为国民经济和社会发展做出了重大贡献。但是在其服役期间，由于极端环境荷载(如地震、洪水等)，施工缺陷及管理维护不善，以及长期使用后老化等原因，不少大坝存在各种病害与隐患，从而可能导致结构失稳或强度破坏，严重影响工程的正常运行和效益发挥。因此，对拱坝进行定期或实时的健康监测对保障其安全运行具有重要意义。

通过动力测试可以识别结构的动力参数(频率、阻尼以及振型)，进而实现大坝的健康监测以及损伤识别。目前大坝结构动力测试主要有接触式和非接触式方法。在接触式方法中，需要将大量的传感器(如加速度计)固定到坝体结构上进行振动测量。虽然这些传感器可靠性高，但其安装费时费力。此外，这些传感器只提供稀疏的离散点测量，仅能获得较低的空间分辨率，这对于模型更新、损伤识别等应用场景是远远不够的。相对于传统的接触式振动测量方法而言，非接触式的摄像机测量技术无需额外安装传感器，更加方便高效，同时具有更高的空间分辨率，可以实现近似全场的振动测量。

发明内容：

为了克服上述背景技术的缺陷，本发明提供一种基于无人机视频拍摄的混凝土拱坝模态振型识别方法，针对现有大坝结构接触式动力测试过程存在的传感器安装费时费力、空间分辨率低等问题，提出通过非接触式的摄像机测量技术实现近似全场的坝体振动测量，该技术无需额外安装传感器，更加方便高效，同时具有更高的空间分辨率。

为了解决上述技术问题本发明的所采用的技术方案为：

一种基于无人机视频拍摄的混凝土拱坝模态振型识别方法，包括：

步骤1，在坝顶布设标记点；

步骤2，通过无人机上的云台相机获取坝顶图像，获取坝顶振动视频；

步骤3，截取预设时长的坝顶振动视频，沿坝顶的标记点选取数个子区域，提取各子区域局部运动相位信息，进而得到其局部运动；

步骤4，将各子区域运动信号的功率谱密度进行奇异值分解，得到拱坝前四阶自然频率；

步骤5，依据拱坝前四阶自然频率获取原大坝振动视频前四阶运动放大后的视频；

步骤6，选取原大坝前四阶运动放大视频中坝顶变形最大帧，识别图像中各标记点质心坐标，获取各标记点振动前后质心坐标变化，对各个标记点相对坐标变化的最大值进行归一化处理，即为拱坝坝顶前四阶模态振型。

较佳地，在坝顶布设的标记点为间隔均布设置，各个标记点之间的间隔至少为米。

较佳地，子区域的个数为9个，各个子区域的大小为20×20像素。

较佳地，步骤3提取各子区域局部运动相位信息是通过可操纵金字塔算法得到的。

较佳地，步骤4中拱坝前四阶自然频率为：各子区域运动信号的功率谱密度进行奇异值分解后，第一阶奇异值的前四个峰值。

较佳地，步骤5依据拱坝前四阶自然频率获取原大坝振动视频前四阶运动放大后的视频的方法包括：