[发明专利]一种桥梁载荷损伤识别方法及系统

说明书

本发明提供一种桥梁车辆载荷损伤识别方法，包含步骤：S1、设置若干图像采集模块和若干GPS模块；S2、将采集的桥梁路面图像划分为若干大小相同的子图像；S3、人工标注子图像中的车辆、桥梁路面损伤区域，建立训练集和验证集；S4、通过训练集和验证集预训练第一、第二神经网络模型，第一、第二神经网络模型分别用于识别车辆、桥梁路面损伤区域；S4、将实时采集的桥梁路面图像划分为若干个子图像，将该子图像输入训练好的第一、第二神经网络模型，识别该子图像中的桥梁路面损伤区域并计算其在对应子图像的占比；S5、若占比超过设定的阈值，发送子图像对应的位置信息、占比给控制中心。本发明还提供一种桥梁车辆载荷损伤识别系统。

技术领域

本发明涉及路面检测技术领域，特别涉及一种桥梁载荷损伤识别方法及系统。

背景技术

桥梁结构在服役期间，长期承受着风荷载、车辆荷载、人群荷载、以及地震荷载等随机荷载的作用，产生疲劳现象。重复作用的疲劳荷载所引起的应力水平虽然远低于强度屈服极限，但会有较强烈的应力集中现象产生，最终会导致突然的破坏，这种破坏称为疲劳破坏。它是一种结构材料在重复荷载作用下发生的低于静载强度的脆性破坏。

在上述的作用力中，尤以车辆荷载为最主要的因素，其作用力大、频率高、且作用时间长，造成的桥梁结构的疲劳损伤最大。由于日常生活中长期作用于桥梁结构上的各种实际车辆荷载，导致了桥梁结构构件的疲劳损伤累积。

目前，发现桥梁路面损伤的方法主要依靠于人工巡检，费时、费力、效率低下。人工巡检方式不能够及时发现桥梁路面的损伤，同时由于桥梁路面车辆较多，对工作人员也造成一定的安全隐患。

也有一些安装在桥区的摄像头用于监控桥梁车流，但显然不可能覆盖到桥梁路面的每个区域，且对于采集的图像仍需要人工处理和判断。而且采集的图像实时记录会产生大量的数据，会给后续数据存储、数据传输、数据处理带来压力。因此，现有的桥梁路面监控系统无法自动判断桥梁路面是否因车辆载荷造成损伤，更不能实时、在线、自动、智能化的判断损伤程度，并根据判断结果自动通知相关部门进行处理。

综上所述，亟需一种桥梁载荷损伤识别系统及方法，能够有效的自动识别桥梁路面因车辆载荷所产生的损伤，并能够准确判断损伤程度。

发明内容

本发明的目的是提供一种桥梁车辆载荷损伤识别方法及系统，能够自动识别所采集的桥梁路面图像中桥梁载荷损伤区域，并判断损伤程度，将判断结果和图像的采集位置发送给控制中心，同时还能够自动根据桥梁路面损伤程度生成对应的报警信息并报告给控制中心。

为了达到上述目的，本发明提供一种桥梁车辆载荷损伤识别方法，包含步骤：

S1、在桥梁上方设置若干个图像采集模块和若干GPS模块，一个图像采集模块对应一个GPS模块；通过图像采集模块采集桥梁路面图像，通过与该图像采集模块对应的GPS模块获取该图像采集模块的位置信息；

S2、将所述桥梁路面图像划分为若干个大小相同的子图像；

S3、人工对所述子图像中的车辆、桥梁路面损伤区域进行标注；并对将标注后的部分子图像作为训练集，剩余的子图像作为验证集；

S4、通过所述训练集和验证集预训练第一、第二神经网络模型；所述第一神经网络模型用于从所述子图像中识别车辆；所述第二神经网络模型用于从不包含车辆的子图像中识别桥梁路面损伤区域；

S4、将实时采集的桥梁路面图像划分为若干个对应的子图像，将该子图像输入训练好的第一、第二神经网络模型，识别该子图像中的桥梁路面损伤区域；计算得到该桥梁路面损伤区域在对应子图像的占比；

S5、若所述占比超过设定的第一阈值，将该子图像对应的所述位置信息、所述占比发送给控制中心。

优选的，所述若干个图像采集模块能够采集桥头至桥尾的全部桥梁路面图像。