基于车辆状态检测的桥面病害检测方法

技术领域

本发明涉及一种检测方法，更具体的说是涉及一种基于车辆状态检测的桥面病害检测方法。

背景技术

桥面病害一般都是裂缝病害，因此现有的桥面病害检测方式主要是通过无人机拍摄桥面上的图像，然后利用图像识别算法对拍摄到的图像进行识别，识别出其内的裂缝病害，由此实现桥面裂缝病害的检测。

而桥面病害一般不仅是裂缝病害，还有一些是凸包病害，而凸包病害在桥面上不会很明显的形成图像痕迹，因此若是采用现有的拍摄桥面图像，然后再进行病害识别的方式，就很难检测出凸包病害，而目前现有技术中并没有对桥面进行凸包病害检测的方法。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种能够有效的检测桥面凸包病害的基于车辆状态检测的桥面病害检测方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于车辆状态检测的桥面病害检测方法，包括如下步骤：

步骤一，采集桥面上方的图像和桥面上的车辆行驶视频；

步骤二，对采集到的车辆行驶视频中所对应的行驶的车辆进行姿态分析，判断车辆是否有处于颠簸状态；

步骤三，识别分析出车辆处于颠簸状态下所处的桥面的位置区域，将该区域识别为凸包病害。

作为本发明的进一步改进，所述步骤二中对车辆进行姿态分析的具体步骤如下：

步骤二一，将步骤一中采集的桥面上的车辆行驶视频进行逐帧拆解；

步骤二二，识别出步骤二一拆解出来的每帧图像内的车辆；

步骤二三，计算步骤二二识别出的车辆的行驶轨迹，并识别行驶轨迹中是否具有跳跃点，若具有跳跃点则表示车辆有处于颠簸状态，若没有跳跃点，则表示车辆未处于颠簸状态。

作为本发明的进一步改进，所述步骤二三中识别是否具有跳跃点的具体步骤如下：

步骤二四，识别出车辆的轮廓，并沿着车辆轮廓在图像中勾勒出方框代表车辆。步骤二五，判断在车辆的行驶轨迹中，方框的大小是否出现突变，若出现突变，则表示车辆具有跳跃点，若未出现突变，则表示车辆不具有跳跃点。

作为本发明的进一步改进，所述步骤三中识别分析出车辆处于颠簸状态下所处的桥面的位置区域具体步骤为：

步骤三一，基于步骤二三中的获取的跳跃点附近的区域作为位置区域，并将获取的位置区域进行保存。

作为本发明的进一步改进，所述步骤三中识别为凸包病害的具体步骤如下：

步骤三二，将步骤三一中获取的位置区域叠加处理，获得叠加图像；

步骤三三，将步骤三二中获得的叠加图像进行聚类分析，获得多个位置区域重叠的区域，该区域即为凸包病害区域。

作为本发明的进一步改进，所述步骤一中的采集桥面上方的图像和桥面上的车辆行驶视频通过若干个排列安装在桥面上方的摄像头采集，其中，若干个摄像头将桥面划分为多个检测区域，并且识别出桥面上的车道线，同时根据车道线，将桥面进一步分为多个检测区域。

本发明的有益效果，通过步骤一的设置，便可有效的采集到图像和视频，然后便可通过图像实现桥面的裂缝病害识别，然后通过步骤二的设置，便可有效的分析出视频中的车辆在桥面行驶的过程中是否有处于颠簸状态，进而通过步骤三的设置，便可有效的实现利用检测车辆的颠簸状态来完成对于桥面凸包病害和凹陷病害的检测了。

具体实施方式

下面将所给出的实施例对本发明做进一步的详述。

本实施例的一种基于车辆状态检测的桥面病害检测方法，包括如下步骤：

步骤一，采集桥面上方的图像和桥面上的车辆行驶视频；

步骤二，对采集到的车辆行驶视频中所对应的行驶的车辆进行姿态分析，判断车辆是否有处于颠簸状态；

步骤三，识别分析出车辆处于颠簸状态下所处的桥面的位置区域，将该区域识别为凸包病害，通过步骤一至步骤三的设置，便可有效的实现通过对桥面上行驶的车辆状态进行分析，判断车辆是否有处于颠簸状态的方式来实现对于桥面上的凸包病害和凹陷病害进行检测了，同时不需要额外的设置检测部件，只需要应用到现有的桥梁上的摄像头即可。

作为改进的一种具体实施方式，所述步骤二中对车辆进行姿态分析的具体步骤如下：

步骤二一，将步骤一中采集的桥面上的车辆行驶视频进行逐帧拆解；

步骤二二，识别出步骤二一拆解出来的每帧图像内的车辆；

步骤二三，计算步骤二二识别出的车辆的行驶轨迹，并识别行驶轨迹中是否具有跳跃点，若具有跳跃点则表示车辆有处于颠簸状态，若没有跳跃点，则表示车辆未处于颠簸状态，通过上述步骤的设置，便可有效的海鲜检测车辆是否处于颠簸状态了。

作为改进的一种具体实施方式，所述步骤二三中识别是否具有跳跃点的具体步骤如下：

步骤二四，识别出车辆的轮廓，并沿着车辆轮廓在图像中勾勒出方框代表车辆。步骤二五，判断在车辆的行驶轨迹中，方框的大小是否出现突变，若出现突变，则表示车辆具有跳跃点，若未出现突变，则表示车辆不具有跳跃点，通过上述步骤的设置，便可利用桥面上安装的摄像头与桥面的距离是一定的，因此若是平整的桥面，车辆在行驶的过程中，摄像头所拍摄到的车辆大小是逐渐变化的，而在有凸包病害或是凹陷病害的时候，车辆便会因为凸包病害或是凹陷病害而产生颠簸，那么摄像头所拍摄到的车辆大小便会产生突变，会突然变大或是突然变小，由此通过上述步骤的设置，便可简单有效的实现对于跳跃点的检测了。作为改进的一种具体实施方式，所述步骤三中识别分析出车辆处于颠簸状态下所处的桥面的位置区域具体步骤为：

步骤三一，基于步骤二三中的获取的跳跃点附近的区域作为位置区域，并将获取的位置区域进行保存，通过上述步骤的设置，便可实现根据跳跃点来识别确定凸包病害或是凹陷病害的区域了。

作为改进的一种具体实施方式，所述步骤三中识别为凸包病害的具体步骤如下：

步骤三二，将步骤三一中获取的位置区域叠加处理，获得叠加图像；

步骤三三，将步骤三二中获得的叠加图像进行聚类分析，获得多个位置区域重叠的区域，该区域即为凸包病害区域，通过上述步骤的设置，便可实现将行驶过桥面的多个车辆进行分析，并在多个车辆在桥面上的某个位置均具有跳跃点的情况，如此便可有效的确定该位置上具有凸包病害和凹陷病害。

作为改进的一种具体实施方式，所述步骤一中的采集桥面上方的图像和桥面上的车辆行驶视频通过若干个排列安装在桥面上方的摄像头采集，其中，若干个摄像头将桥面划分为多个检测区域，并且识别出桥面上的车道线，同时根据车道线，将桥面进一步分为多个检测区域，通过上述方式的设置，可以实现对于桥面分区域识别分析，之后能够更准确的确定桥面上的凸包病害和凹陷病害了。

综上所述，本实施例的检测方法，通过步骤一至步骤三的设置，便可通过对于行驶在桥面上的车辆的状态进行识别分析，进而实现对于凸包病害和凹陷病害进行检测了。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。