基于无人机图像的桥梁施工过程安全监控系统

技术领域

本发明属于桥梁施工领域，涉及基于无人机图像的桥梁施工安全监控技术，具体是基于无人机图像的桥梁施工过程安全监控系统。

背景技术

桥梁一般由上部结构、下部结构、支座和附属构造物组成，对现代高速发展的交通行业非常重要。桥梁施工过程繁琐，最重要的是安全问题，各个施工点在监控时，仍然会因为疏忽而形成安全隐患。

现有技术(公开号为CN111223279A的发明专利申请)公开了一种桥梁施工安全检测报警系统，在不参考外部环境的情况下，通过各类型传感器实时检测桥梁的位移，根据检测结果确定危险区，并对施工人员进行预警。在桥梁施工过程中，施工环境对桥梁以及施工人员的安全有着重要的影响，因此现有技术在桥梁施工监控过程中，仅通过传感器检测桥梁各构件状态来判断桥梁的安全性，无法准确划分桥梁施工区域的危险区，也就无法对施工人员进行及时提醒；因此，亟须一种基于无人机图像的桥梁施工过程安全监控系统。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于无人机图像的桥梁施工过程安全监控系统，用于解决现有技术难以准确划分桥梁施工区域的危险区，无法对施工人员进行及时提醒，导致桥梁施工效率低，施工环境安全性低的技术问题。

为实现上述目的，本发明的第一方面提供了基于无人机图像的桥梁施工过程安全监控系统，包括中央处理模块，以及与之相连接的数据采集模块和智能终端；数据采集模块与若干无人机或者气象平台相连接；

数据采集模块通过若干无人机实时获取施工图像，以及通过气象平台获取施工区域的气象历史数据和气象预测数据，将采集的数据发送至中央处理模块；

中央处理模块结合施工规划和若干施工图像建立施工区域的三维模型，标记为施工模型；根据气象历史数据合理扩充获取气象模拟数据，将气象模拟数据作用于施工模型，提取桥梁模拟数据；

中央处理模块将桥梁模拟数据和对应的气象模拟数据整合生成桥梁状态序列；通过桥梁状态序列确定气象预测数据对应的桥梁状态数据，识别桥梁状态数据并划定危险区域，基于危险区域进行安全预警。

优选的，所述中央处理模块分别与数据采集模块和智能终端通信和/或电气连接；智能终端包括智能手环、手机或者电脑；

所述数据采集模块分别与若干无人机和气象平台通信连接；且若干所述无人机由所述数据采集模块或者所述中央处理模块控制。

优选的，所述中央处理模块结合施工规划和若干施工图像建立施工模型，包括：

根据施工规划确定当前施工节点；其中，施工规划包括施工节点或施工材料；

识别若干施工图像确定当前施工节点的施工进度，结合三维建模软件构建施工模型；其中，三维建模软件包括BIM建模软件或者OpenBridge Modeler。

优选的，所述中央处理模块对接收的气象历史数据进行扩充，获取所述气象模拟数据，包括：

获取施工区域的气象历史数据；其中，气象历史数据包括温度、气压和风力；

按照设定步长对气象历史数据进行扩充，获取气象模拟数据；其中，气象历史数据中各因素对应的设定步长不同。

优选的，所述中央处理模块基于气象模拟数据模拟桥梁施工环境，获取所述桥梁状态序列，包括：

将气象模拟数据依次施加在施工模型上，并记录施工模型的桥梁模拟数据；其中，桥梁模拟数据包括各桥梁构件的位移或者振动；

当气象模拟数据全部完成模拟后，将记录的桥梁模拟数据与对应的气象历史数据进行对应拼接，将拼接获取的若干组数据整合生成所述桥梁状态序列。

优选的，所述中央处理模块将桥梁状态序列与气象预测数据结合，划定危险区域，包括：

获取气象预测数据；其中，气象预测数据与气象历史数据的内容属性一致；

将气象预测数据在桥梁状态序列中匹配检索，获取各桥梁构件对应的桥梁模拟数据；将桥梁模拟数据与桥梁状态阈值比较确定危险区域。

优选的，所述中央处理模块基于人工智能模型和气象预测数据划定危险区域，包括：

基于桥梁状态序列训练人工智能模型；其中，人工智能模型包括误差逆向传播神经网络模型或者RBF神经网络模型；

将气象预测数据整合输入至训练好的人工智能模型中，获取输出的桥梁模拟数据；将桥梁模拟数据与桥梁状态阈值比较确定危险区域。

优选的，所述中央处理模块结合气象预测数据划定危险区域，并根据危险区域的持续时间生成区域动态图；以及

根据区域动态图发送预警信号至智能终端，实现对施工人员进行提前预警。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明将计算机技术与图像识别技术相结合，通过三维建模软件和采集的若干施工图像建立施工模型；通过施工区域的气象模拟数据来模拟施工环境，获取桥梁模拟数据进而获取桥梁状态序列；再结合气象预测数据来划定危险区域，并结合危险区域进行及时预警；本发明通过无人机图像构建了施工模型，并通过对施工模型的模拟结果来划定施工区域中的危险区域，能够保证危险区域划定的精准性，为提前预警奠定数据基础。

2.本发明基于气象预测数据和桥梁状态序列来预测桥梁施工区域的危险区域，获取区域动态图；根据区域动态图识别出即将更新的危险区域，通过智能终端及时为施工人员提供预警信息；本发明为施工人员提前提供预警信息，有助于提高桥梁施工效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的工作步骤示意图；

图2为本发明的系统原理示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图2，本发明第一方面实施例提供了基于无人机图像的桥梁施工过程安全监控系统，包括中央处理模块，以及与之相连接的数据采集模块和智能终端；数据采集模块与若干无人机或者气象平台相连接；数据采集模块通过若干无人机实时获取施工图像，以及通过气象平台获取施工区域的气象历史数据和气象预测数据，将采集的数据发送至中央处理模块；中央处理模块结合施工规划和若干施工图像建立施工区域的三维模型，标记为施工模型；根据气象历史数据合理扩充获取气象模拟数据，将气象模拟数据作用于施工模型，提取桥梁模拟数据；中央处理模块将桥梁模拟数据和对应的气象模拟数据整合生成桥梁状态序列；通过桥梁状态序列确定气象预测数据对应的桥梁状态数据，识别桥梁状态数据并划定危险区域，基于危险区域进行安全预警。

现有技术在进行桥梁施工安全监控时，部分通过设置在桥梁施工区域的各类型传感器实现，也就是通过位移传感器、振动传感器等检测桥梁是否有异常的位移或者振动，进而判断是否安全；另外一部分则是通过图像数据来判断，如通过图像判断施工人员是否配置有必要的安全措施。现有技术仅通过传感器检测桥梁构件是否正常来判断安全性，一旦施工区域不安全也无法及时对施工人员进行预警，而且没有将施工区域的环境因素考虑进去，无法保证安全性判断的准确性，在某些时候还会影响桥梁施工效率。

本发明将计算机技术与图像识别技术相结合，通过三维建模软件和采集的若干施工图像建立施工模型；通过施工区域的气象模拟数据来模拟施工环境，获取桥梁模拟数据进而获取桥梁状态序列；再结合气象预测数据来划定危险区域，并结合危险区域进行及时预警。本发明通过无人机图像构建了施工模型，并通过对施工模型的模拟结果来划定施工区域中的危险区域，能够保证危险区域划定的精准性，为提前预警奠定数据基础。

本发明中中央处理模块分别与数据采集模块和智能终端通信和/或电气连接；数据采集模块分别与若干无人机和气象平台通信连接；且若干无人机由数据采集模块或者中央处理模块控制。

智能终端包括智能手环、手机或者电脑，用于显示模拟过程以及检测识别结果；中央处理模块主要负责数据处理，与数据采集模块和智能终端之间进行数据交互；数据采集模块主要负责数据采集，如通过无人机获取施工图像，通过气象平台获取气象预测数据和气象历史数据。

在一个优选的实施例中，中央处理模块结合施工规划和若干施工图像建立施工模型，包括：根据施工规划确定当前施工节点；识别若干施工图像确定当前施工节点的施工进度，结合三维建模软件构建施工模型。

基于施工规划确定当前所处的施工节点，也就是具体修建哪一构件。在确定施工节点之后，基于BIM建模软件或者OpenBridge Modeler建立整个桥梁(此时桥梁并未修建完成)的三维模型。在进行安全分析时，并不是分析某一构件，而是分析桥梁中所有的构件，因此已经修建完成的构件也需要在三维模型中体现。每个施工节点也包含施工进度，如桥墩修建到哪一步了，未修建完成的桥墩有时候也是非常危险的区域。需要理解的是，施工规划包括施工节点或施工材料，在进行三维建模时应尽可能考虑施工材料，才能保证模拟的准确性。

在一个优选的实施例中，中央处理模块对接收的气象历史数据进行扩充，获取气象模拟数据，包括：获取施工区域的气象历史数据；按照设定步长对气象历史数据进行扩充，获取气象模拟数据。

通过气象平台获取的气象历史数据在数量上并不一定能够满足要求，因此通过数据方法对其进行必要的扩充。本实施例通过各因素对应的设定步长来扩充，且气象历史数据中各因素对应的设定步长不同，如温度的设定步长为1℃，风力的设定步长为0.5级。需要说明的是，气象模拟数据的主要作用是保证模拟过程中施工模型的模拟环境全面，不仅需要对常规环境进行模拟，而且需要包括极端恶劣环境，这样才能保证危险区域的划分准确性。

在一个优选的实施例中，中央处理模块基于气象模拟数据模拟桥梁施工环境，获取桥梁状态序列，包括：将气象模拟数据依次施加在施工模型上，并记录施工模型的桥梁模拟数据；当气象模拟数据全部完成模拟后，将记录的桥梁模拟数据与对应的气象历史数据进行对应拼接，将拼接获取的若干组数据整合生成桥梁状态序列。

预测划定危险区域的基础上实质是有足够蕴含变化规律的数据，将气象模拟数据施加在施工模型上，根据施工模型的变化来获取气象模拟数据，气象模拟数据就是最基础的数据。气象历史数据中包括温度、气压和风力等会对桥梁施工产生影响的数据，当然也可以包含其他如湿度、气候类型等数据。

当每组气象模拟数据施加在施工模型上时，会影响施工模型中各桥梁构件的变化，如产生位移或者振动，这些变化即为桥梁模拟数据；该组气象模拟数据与对应的桥梁模拟数据拼接起来即为一条桥梁状态序列。在桥梁模拟数据中包括桥梁各构件的变化，若桥梁构件未发生变化则记为0。

在一个可选的实施例中，中央处理模块将桥梁状态序列与气象预测数据结合，划定危险区域，包括：获取气象预测数据；将气象预测数据在桥梁状态序列中匹配检索，获取各桥梁构件对应的桥梁模拟数据；将桥梁模拟数据与桥梁状态阈值比较确定危险区域。

将气象预测数据在桥梁状态序列中检索，获取最符合气象预测数据的桥梁模拟数据，该检索过程可以参考遥感校正中的查找表。将获取的桥梁模拟数据中各要素与对应的桥梁状态阈值进行比较，如桥梁构件的振动数据与对应的振动阈值进行比较，则可以判断在气象预测数据作用下，该桥梁构件是否会出现异常，若会则可以将该桥梁构件，甚至是关联区域划定为危险区域。

在另外一个优选的实施例中，中央处理模块基于人工智能模型和气象预测数据划定危险区域，包括：基于桥梁状态序列训练人工智能模型；将气象预测数据整合输入至训练好的人工智能模型中，获取输出的桥梁模拟数据；将桥梁模拟数据与桥梁状态阈值比较确定危险区域。

本实施例是通过桥梁状态序列来训练获取人工智能模型，然后将气象预测数据作为人工智能模型的输入，获取输出的桥梁模拟数据，接着将桥梁模拟数据与桥梁状态阈值进行比较，进而划定危险区域。需要说明的是，本实施例中的人工智能模型具有强大的非线性拟合能力，其输出精度要高于在桥梁状态序列中检索的结果。

在一个优选的实施例中，中央处理模块结合气象预测数据划定危险区域，并根据危险区域的持续时间生成区域动态图；以及根据区域动态图发送预警信号至智能终端，实现对施工人员进行提前预警。

气象预测数据是桥梁施工区域未来一段时间的气象数据，则其对应的桥梁模拟数据也是桥梁构件未来一段时间发生的变化，这个变化随着气象数据而改变，也就是说划定的危险区域也会随着时间变化而更新，因此可以根据区域动态图来为施工人员提供及时的预警。

本发明的工作原理：

数据采集模块通过若干无人机实时获取施工图像，以及通过气象平台获取施工区域的气象历史数据和气象预测数据，将采集的数据发送至中央处理模块。

中央处理模块结合施工规划和若干施工图像建立施工区域的三维模型，标记为施工模型；根据气象历史数据合理扩充获取气象模拟数据，将气象模拟数据作用于施工模型，提取桥梁模拟数据。

中央处理模块将桥梁模拟数据和对应的气象模拟数据整合生成桥梁状态序列；通过桥梁状态序列确定气象预测数据对应的桥梁状态数据，识别桥梁状态数据并划定危险区域，基于危险区域进行安全预警。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。