[发明专利]一种基于图像识别的桥梁健康监测方法与系统在审
| 申请号: | 202211118750.X | 申请日: | 2022-09-14 |
| 公开(公告)号: | CN115375924A | 公开(公告)日: | 2022-11-22 |
| 发明(设计)人: | 孔烜;罗奎;易金鑫 | 申请(专利权)人: | 湖南大学 |
| 主分类号: | G06V10/62 | 分类号: | G06V10/62;G06V10/30;G06V10/54;G06T7/66;G01H9/00;G01M5/00 |
| 代理公司: | 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 43213 | 代理人: | 陈云枫 |
| 地址: | 410000 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 图像 识别 桥梁 健康 监测 方法 系统 | ||
1.一种基于图像识别的桥梁健康监测方法,其特征在于,包括:
获取待监测桥梁的第一图像,对所述第一图像进行预处理得到第二图像;
对所述第二图像进行空域分解以得到对应的目标图像序列;
计算所述目标图像序列中的连续图像帧的质心位置亚像素级坐标,并根据所述质心位置亚像素级坐标确定所述待监测桥梁的真实位移时程响应;
利用Hankel动态模态分解法从所述真实位移时程响应中提取桥梁模态参数,所述桥梁模态参数包括固有频率、振型以及阻尼比;
根据所述桥梁模态参数建立模态振型计算模型,根据所述模态振型计算模型识别桥梁的损伤位置和桥梁损伤程度。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的桥梁健康监测方法,其特征在于,所述对所述第一图像进行预处理得到第二图像,包括:
将所述第一图像进行旋转、裁剪和缩放处理得到所述第二图像。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的桥梁健康监测方法,其特征在于,所述对所述第二图像进行空域分解以得到对应的目标图像序列,包括:
对所述第二图像进行空域分解,以得到初始目标图像序列,所述初始目标图像序列包括第一残差部分、不同频率基带相位信息和第二残差部分;
利用二维Gabor小波滤波器提取所述初始目标图像序列的纹理特征,并对所述目标图像序列中除所述纹理特征之外的图像信息进行平移处理,以完成对所述初始目标图像序列的降噪处理,得到最终的目标图像序列。
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的桥梁健康监测方法,其特征在于,所述计算所述目标图像序列中的连续图像帧的质心位置亚像素级坐标之前,所述方法还包括:
基于所述不同频率基带相位信息以及预设的放大因子对所述目标图像序列进行放大处理;
所述计算所述目标图像序列中的连续图像帧的质心位置亚像素级坐标,并根据所述质心位置亚像素级坐标确定所述待监测桥梁的真实位移时程响应,包括:
将放大后的目标图像序列中的各图像帧划分为多个裁剪区域的网格,在每个网格中使用Otsu阈值分割算法计算离散化对象的质心,计算所有连续图像帧的质心位置亚像素级坐标,将从第2帧图像开始的后续帧图像的质心坐标与第1帧图像的质心坐标相减,得到所述待监测桥梁的亚像素级位移时程响应,并根据尺度因子将所述待监测桥梁的亚像素级位移时程响应转化为真实位移时程响应。
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的桥梁健康监测方法,其特征在于,所述根据所述模态振型计算模型识别桥梁损伤位置和桥梁损伤程度,包括:
对桥梁的各阶模态振型进行振型归一化处理,并将其绝对值进行叠加,分别计算桥梁无损伤时和有损伤时的平均模态振型能量,根据平均模态振型能量计算桥梁上各点的平均能量差,根据平均能量识别桥梁损伤位置和桥梁损伤程度。
6.根据权利要求5所述的基于图像识别的桥梁健康监测方法,其特征在于,所述根据平均能量识别桥梁损伤位置和桥梁损伤程度包括:
根据平均能量生成拟合曲线;
将拟合曲线的突变的位置确定为桥梁的损伤位置,并通过判断将拟合曲线的奇异点幅值大小确定桥梁结构的损伤程度。
7.根据权利要求1所述的基于图像识别的桥梁健康监测方法,其特征在于,所述根据所述模态振型计算模型识别桥梁损伤位置和桥梁损伤程度之后,所述方法还包括:
根据所述桥梁损伤位置和所述桥梁损伤程度对待监测桥梁进行安全评估,在确定桥梁的损伤位置,或者,在所述桥梁损伤程度超过损伤阈值的情况下,生成告警信息。
8.一种基于图像识别的桥梁健康监测系统,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7中任一所述方法的步骤。
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