[发明专利]一种智能桥梁检测方法、系统及智能桥梁检测机器人

权利要求书

1.一种智能桥梁检测方法，其特征在于，具体步骤为：

S1：获取根据桥梁环境信息、桥梁周围的交通信息和桥梁基本信息；

S2：现场采集被测桥梁检测图像及信息，根据采集到的所述检测图像及信息利用图像融合检测方法进行分析，得到桥梁检测结果；

S3：根据所述桥梁环境信息、桥梁周围的交通信息、桥梁基本信息和桥梁检测结果，分析生成被测桥梁养护建议。

2.如权利要求1所述的桥梁检测方法，其特征在于，所述现场采集被测桥梁检测图像及信息，根据采集到的所述检测图像及信息利用图像融合检测方法进行分析，得到桥梁检测结果，具体步骤为：

S21：控制超声波发生器向检测区域发送超声波进行激励；利用热敏传感器获取桥梁被测区域的红外温度数据，形成红外图像，对桥梁病害进行定性判断，得到桥梁检测定性结果；

所述桥梁被测区域包括所有底面结构、底部结构和附属结构；

S22：采集桥梁被测区域的视频图像数据，通过神经网络算法对桥梁病害区域进行定量判断，得到桥梁检测定量结果；

S23：将桥梁检测定性结果与桥梁检测定量结果进行行矩阵耦合计算，进得到最终的桥梁检测结果。

3.如权利要求2所述的桥梁检测方法，其特征在于，所述桥梁检测定性结果为桥梁病害区域和桥梁健康区域；

所述桥梁检测定量结果为桥梁病害的种类、大小和具体位置。

4.如权利要求2所述的桥梁检测方法，其特征在于，所述步骤S21的具体步骤为：

S211：超声波发生器向检测区域发出激励信号，检测机器人上的控制器记录发出激励信号的时间；

S212：检测机器人上的热敏传感器采集桥梁被测表面受到超声波发生器激励信号后的反馈信号，获取桥梁被测区域的红外温度数据，形成红外图像，检测机器人上的控制器记录接收到反馈信号的时间；

S213：根据从发出激励信号到采集到反馈信号的时间以及红外图像判断桥梁裂纹深度、裂纹大小，从而对桥梁的裂纹进行识别，得到桥梁检测定性结果。

5.如权利要求2所述的桥梁检测方法，其特征在于，所述利用热敏传感器获取被测桥梁表面的红外温度数据，形成红外图像，具体步骤为：

S2121：热敏传感器对桥梁被测区接收激励信号前后的表面温度进行捕捉，采集红外线成像数据；

S2122：根据采集到的成像数据生成桥梁被测区红外图像。

6.如权利要求5所述的桥梁检测方法，其特征在于，所述桥梁检测定性结果中桥梁裂纹深度的计算公式为：

其中，α是热扩散效率，ρ是桥梁被测区域材料的密度，c是比热，d是桥梁裂纹深度,t_m是最佳检测时间，在t_m测到的最大温差ΔT_m，q是脉冲激励；

利用红外图像判断桥梁病害区域和健康桥梁区域。

7.如权利要求3所述的桥梁检测方法，其特征在于，所述步骤S22的具体步骤为：

S221：采集现有健康桥梁图像和各种桥梁病害图像，并对这些图像标记上标签；

S222：利用采集到的已标注标签的图像作为训练样本，标注标签的各种桥梁病害图像为正训练样本，标注标签的健康桥梁图像为负训练样本；

S223：制作神经网络模型，采用正训练样本和负训练样本训练神经网络模型；

S224:将摄像头采集病害区域的视觉图像数据，输入到已训练完成的神经网络模型中，得到桥梁检测定量结果。

8.实现权利要求1-7任一智能桥梁检测方法的系统，其特征在于，包括：

采集端：用于采集被测桥梁检测信息、环境信息、交通信息，同时获取桥梁基本信息；

后台分析服务器：用于根据所述采集端采集的相关信息分析桥梁病害信息，并确定桥梁病害位置，得到桥梁检测结果，根据所述数据分析模块对检测信息的分析结果制定桥梁整修和养护计划，生成桥梁养护建议，将桥梁检测结果和桥梁养护建议发送至客户端；

客户端：接收桥梁检测结果和桥梁养护建议进行显示。