[发明专利]一种基于图像识别的三维形变动态测量系统及测量方法在审

专利信息
申请号: 201811572866.4 申请日: 2018-12-21
公开(公告)号: CN109737883A 公开(公告)日: 2019-05-10
发明(设计)人: 杨绍荃;林通 申请(专利权)人: 成都蕴才汇智科技有限责任公司
主分类号: G01B11/16 分类号: G01B11/16
代理公司: 成都厚为专利代理事务所(普通合伙) 51255 代理人: 幸凯
地址: 610000 四川省成都市高新区中国(四川)*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 测点 三维 形变 靶标 动态测量系统 图像采集设备 图像处理单元 图像识别 测量 智能远程监测 靶标图像 测量系统 动态计算 动态形变 形变测量 形变数据 形变信息 形变状态 振动频率 监测体 可视化 靶点 大坝 直观 隧道 桥梁 铁路
【说明书】:

本发明公开了一种基于图像识别的三维形变动态测量系统及测量方法,测量系统包括图像采集设备、靶标和图像处理单元:靶标安装于测点处,靶标上设有至少两个间距已知的靶点;图像采集设备安装于固定点,图像处理单元用于根据靶标图像动态计算测点的三维形变。本发明适用于桥梁、大坝、隧道、铁路、危岩等诸多被监测体的三维形变测量,实现方式简单可靠,可实现智能远程监测。可同时测量多个测点的动态三维形变信息,并可通过可视化图表等形式体现各测点动态形变状态,直观方便。此外,可基于三维形变数据进一步计算各测点的振动频率、幅度、加速度等参数,多方位展现测点形变状态。

技术领域

本发明涉及图像识别、人工智能、工程检测等领域,特别是涉及一种基于图像识别的三维形变动态测量系统及测量方法。

背景技术

随着社会经济和科学技术的快速发展,造桥技术不断进步,桥梁结构逐步向轻巧、纤细方面发展。与此同时,桥梁的载重、跨径和桥面宽度不断增长,结构形式不断变化。传统的变形监测手段越来越不能满足变形监测要求,这就迫切需要性能更可靠的设备来监测桥梁的形变。

目前现有的桥梁变形监测技术,可分为接触式测量与非接触式测量两大类。接触式测量主要有大地测量方法、物理传感器方法等,非接触式测量主要有GPS测量法、激光扫描法、摄像法等。

常规的大地测量方法是最主要的变形测量方法,是指利用空间几何原理,通过光学或电子仪器(经纬仪、全站仪、水准仪等)测量角度和距离等来获取三维坐标的方位。这种方法具有测量精度高、资料可靠等优点;但同时,使用大地测量方法也存在着一些缺点:首先,监测速度慢,无法在短时间完成多个变形点的观测;其次受现场条件的限制,在某些空间狭小,光线不足的情况下无法完成作业。物理传感器方法主要是指在监测过程中广泛应用测力计、应变计、加速度计、位移计、重量动态测量仪、锈蚀检测仪,以及震动、温度、风力、压力、湿度、雨量等传感器,这种方法的优点是能获得观测对象内部的一些信息及高精度局部的相对变形信息,并且能实现长期连续的自动化观测,但这种方法只能监测桥梁的局部形变状态和相对形变情况,对于桥梁的整体性形变监测则显得无能为力。

GPS测量方法近十年来兴起的一种新方法,它的应用给测量技术带来了一场深刻的革命。GPS变形监测有很多优点,诸如观测精度高,监测不受天气条件限制,可进行全天候监测,监测、记录、计算全自动完成,监测点之间不需通视,选点不受地形条件限制等。不足之处在于观测点数量有限,因每个观测点都需要布设接收机造成的测量成本较高,无法实现室内或地下作业等。光学测量方法都是主动测量方法,依赖于专门的设备,而这些设备比较昂贵。

摄像法普遍只能实现桥梁二维变形监测,如中国专利201510501305.5公开了一种基于CCD的多通道桥梁挠度监测系统及方法,其使用CCD相机采集桥梁测点处的靶标图像,利用数字图像相关方法(DIC)计算桥梁测点处的挠度值,并通过标尺标定转换为实测挠度。该方案能够较高精度的测量测点处的水平位移和垂直位移,但无法实现三维形变的测量,且其使用单个的黑底白斑靶标,如果要计算三维形变的话,需要做三维拟合才能实现,实现难度大。又如中国专利200810069529.3公开了一种用于桥梁荷载实验的无线遥控式挠度测量系统及其测量方法,同样只能实现二维测量,且其使用激光标靶,存在一定的故障率,维护成本较高。中国专利201610629368.3公开的用于桥梁变形或位移参数的自校准式测量装置及方法,采用两个靶标,且基准靶与测量靶都可能产生三维立体的变形,测量误差大。中国专利201410201870.5公开了一种基于数字图像处理技术的结构二维位移及应变监测方法,其仅为二维应用,同时需要进行圆心提取,工作量大。

中国专利201110038782.4公开了一种基于多目视觉的桥梁三维变形监测方法,可对桥梁变形进行非接触三维测量,具有可连续测量、测量时间瞬时、同时测量多点等优点,但是其采用基于BP神经网络的映射模型,系统复杂,实现难度大且可靠性差。

发明内容

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