基于亚像素边缘检测和有限元方法的桥梁损伤快速识别方法

技术领域

本发明涉及高架桥梁，特别是基于亚像素边缘检测和有限元方法的桥梁损伤快速识别方法。

背景技术

城市桥梁，作为城市的主要交通干道，一旦开始出现损伤不加以维修，大量的车辆经过就会逐步扩大桥梁的损伤，造成不可挽回的生命安全以及大量的经济损失。

而传统的检测桥梁损伤方法只能对桥梁进行封闭检测，耽误了大量的时间还无法对桥梁进行随时随地的监测。即使检测出桥梁有损伤，也不知道具体的损伤位置，只能进行整体的翻修加固,而这又需要对桥梁进行长时间的锁闭，对城市交通来说造成了很大的困扰。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种基于亚像素边缘检测和有限元方法的桥梁损伤快速识别方法，从而降低监测系统成本，为交通管理部门提供辅助决策，为推进城市局部交通智能化、科学化管理提供支持。

技术方案：本发明所述的一种基于亚像素边缘检测和有限元方法的桥梁损伤快速识别方法，包括以下步骤：

S1、利用摄像头采集数据，所述数据包括道路数据、流量数据、桥梁结构数据、车辆信息数据；

S2、利用车载称重器采集车辆重量数据；

S3、将采集到的道路信息根据实际情况进行有限元划分；

S4、根据桥梁结构数据得到桥梁桥面各点的位移值；

S5、将所采集到的数据进行分析，包括数学变换，滤波降噪；

S6、确定车辆所处位置；

S7、基于采集到的桥梁结构数据和采集到的车辆重量数据，集合有限元知识对桥梁的各部位进行损伤识别；

S8、基于各部位损伤程度划分危险等级；

S9、采取合适的方案对桥梁进行修整，确保桥梁的安全健康；

S10、采取措施后，再次对桥面进行损伤识别，确保不会因维修而导致出现新的安全隐患问题，确保桥梁的健康安全。

步骤S1所述的道路数据包括道路各车道数和桥梁道路长度和宽度；流量数据包括各车道上的车辆数；桥梁结构数据主要为桥面各处的位移值；车辆信息数据主要为各车辆重量和车辆所处位置。

步骤S1所述的道路数据和道路流量数据通过桥梁桥面上方摄像头直接拍摄得到；桥梁结构数据通过桥面两侧的摄像头拍摄，而后对视频进行亚像素边缘检测得到，利用5G技术进行数据传输，同时免去大量线路布设工作。

所述步骤S2具体为：根据车辆称重器测得车辆的重量数据，结合车辆信息数据，确定该车的车牌号和车辆类型，为后续车辆定位做准备。

所述S3具体为：桥面位移测量过程中，将桥梁主梁划分区域，区域长度为桥梁道路的0.05倍，宽度为车道宽度的0.5倍，将桥面道路划分为一个个单元。

所述S4具体为：桥面位移测量过程中，利用亚像素边缘检测方法提取主梁两侧桥面各区域表面特征，而后对提取出来的特征进行曲线拟合，从而得到桥面位移信息。

所述S6具体为：桥梁两侧摄像头和桥梁上方的摄像头拍摄时间保持一致，通过车牌号来确定车辆在视频中的位置以及车辆的重量，结合上述中的桥梁桥面划分的网格，建立计算模型。

一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的一种基于亚像素边缘检测和有限元方法的桥梁损伤快速识别方法。

一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可再处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种基于亚像素边缘检测和有限元方法的桥梁损伤快速识别方法。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1、本发明基于机器视觉方法获取结构变形数据，相较于传统传感器方法，成本显著地降低；

2、本发明不需要布设大量的线路，通过少量摄像机获取结构多个构件和多个位置的变形数据，具有较高的测量效率；

3、本发明构建了基于不同结构指标的评价体系对结构不同区域进行损伤识别，设立损伤等级，通过损伤等级采取维修措施使得桥梁结构保持在健康状态，弱化对于结构单一指标的控制，强调对结构不同区域状态的判定，在工程实践中具有更好地操作性；

4、本发明通过少量的摄像机可以做到对桥梁安全健康的安全监测，通过桥梁桥面的位移变化和车辆的车重信息，能够确定具体的桥梁损伤位置，减小了维修部门压力；

5、本发明通过快速识别具体的区域损伤，可以做到快速维修桥梁结构，不需要封锁桥梁进行维修，只需对具体的损伤区域进行封闭，占用少量的交通通道，从而大大减少因维修而带来的交通压力，减少了交通管理部门的压力；

6、发明基于闭环控制方法将维修方法与结构数据相结合，全面掌握结构的健康情况，服务于城市交通优化，为推进城市智能化交通建设提供有益支撑和帮助；

7、本发明基于有限元方法将复杂的桥梁受力情况简化，使得测量桥面具体区域损伤成为可能，为交通部门提供了助力，推动了城市交通规范化发展。

附图说明

图1为本发明基于亚像素边缘检测和有限元方法的桥梁桥面损伤快速识别系统流程图；

图2为摄像机安装示意图；

图3为桥梁两侧彩带安装示意图；

图4为亚像素边缘检测石湖大桥桥面的图片示意图；

图5为未维修前桥面i＝1，j＝7节点处的位移时刻图；

图6为维修后桥面i＝1，j＝7节点处的位移时刻图；

图7为图像峰值返还的图片帧数图像。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。

一种基于亚像素边缘检测和有限元方法的桥梁损伤快速识别方法，包括以下步骤：

步骤1、选取良好的拍摄位置，保证摄像机可以拍摄到桥跨一侧全部的桥面区域，保证桥梁桥头和桥尾上方的摄像头可以拍摄桥面全貌，四台摄像机拍摄的时间严格同步，摄像头安装位置如图2示。在桥梁两侧安装彩带，如图3示。

步骤2、利用摄像头或者图像采集设备采集桥梁结构运营状态下视频或者图像。

步骤3、利用数字图像方法处理采集的桥梁结构视频，获取桥面不同位置的监测数据

步骤4、先将彩色图像进行灰度化，灰度化公式(1)

A＝0.299R+0.587G+0.114B (1)

步骤5、而后采用canny算子初步获取图像中拉索的形状，canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平，垂直和对角线方向的梯度。但是通常都不用四个梯度算子来分别计算四个方向。常用的边缘差分算子计算水平和垂直方向的差分Gx和Gy，如公式(2)。梯度角度θ范围从弧度-π到π，然后把它近似到四个方向，分别代表水平，垂直和两个对角线方向(0°,45°,90°,135°)。可以以±iπ/8(i＝1,3,5,7)分割，落在每个区域的梯度角给一个特定值，代表四个方向之一，如公式(3)。计算梯度模和方向这里选择Sobel算子计算梯度，如公式(4)，相对于其他边缘算子，Sobel算子得出来的边缘粗大明亮：

θ＝atan2(G

步骤6、通过亚像素边缘检测方法提取桥面边缘点，高斯亚像素边缘检测公式如(5)-(6)。

g：高斯模型

M：代表对应像素位置上的强烈程度

(x,y)：图像中某个像素位置

A：背景的强烈程度

B：亮区域中的强烈程度的峰值

(u,v)：亮区域中的峰值所在的位置

σ：高斯模型方差

而后对提取后的边缘进行最小二乘法二次次函数拟合，公式如(7)

其中，f(x)为二次多项式表达式，x为未知数，a、b、c为多项式系数。

步骤7、通过上述步骤得到了一条曲线(二次函数)，该曲线线代表桥面的一块区域，通过曲线的变化来代表该区域的位移情况。而后带入某个固定值100，得到对应的函数值，这个函数值就是图片上该区域的纵坐标值，通过每帧图片上纵坐标值的变化从而得到桥面该区域的位移值。

步骤8、通过桥头上方的摄像头和桥头的车辆称重器，结合车辆信息和车辆重量，从而得到车辆任意时刻的位置。

步骤9、利用有限元方法将桥面划分成矩形单元，采用四节点单元，根据车道宽度来设计单元宽度，根据车道长度L划分单元长度l，令m＝L/I，则单元数为m*n,其中L为车道长度，n为车道数，l为单元长度。

步骤10、斯亚像素边缘检测方法提取桥面侧跨彩带灯的边界，利用公式(1)-(4)。再将桥面总跨度L分成若干段，每段长度为l，对每段边界进行一次函数拟合，如公式(8)-(9)

y＝k*x+b (8)

步骤11、梁上方放置的的高速摄像头拍摄图片，读取车辆的位置信息，根据车辆所处位置，将车辆重量F

步骤12、界的拟合函数后，将桥面两侧单元的节点横坐标x带入公式(8)，得到两侧节点处的位移值y

步骤13、构力学知识，桥面的宽度和长度的比值很小，可以认为宽度上的位移值呈现规律性变化，同时将桥面划分为一个个单元，可以认为桥梁在单元区域内处于弹性结构，通过两侧桥面的位移值，根据公式(10)，可以得到任意节点处的位移值。

步骤14、重器得到车辆重量F，根据公式(11)可以得到桥面各区域的刚度值。

k＝F/y (11)

步骤15、梁上方放置的高速摄像头拍摄图片，得到各时刻下车辆所在位置，从而确定所施加力的位置F

k

步骤16、得到的桥面各区域的刚度值进行分析，得到桥面各区域刚度损伤指标p

p

步骤17、集的各区域刚度值对结构状况进行评估，评估方法主要分为两种：一个是各区域的损估等级q，一个是根据整体损伤指标Q

其中A

步骤18、根据各区域损伤等级和整体损伤等级选择合适交通维修方案，优先考虑整体损伤等级，整体损伤等级判定如表1所示，区域损伤等级判定如表2所示，交通维修方案如表3所示。

步骤19、当整体损伤等级处于安全时，而后考虑各区域损伤等级，采取的做法为优先考虑损伤等级最大的区域，对其进行维修，而后再次对桥面进行损伤识别，若各区域损伤等级处于安全级，则不再对其进行维修，若仍有区域处于安全等级以外的等级，则再次采取对损伤等级最大区域的维修措施，而后再次进行区域损伤识别，形成闭环控制，以提升计算模型的稳定性和措施调整的准确性，流程图如图1所示。

案例一：以苏州市石湖大桥为例，石湖大桥位于宝带西路延伸段，东西向跨越京杭大运河。桥型采用独塔双索面无背索全钢结构斜拉桥，桥梁主跨径100m，桥宽20m，4个车道，划分的单元为4*20，共80个单元，105个节点，桥面安装有交通监控，通过视频调用可以实现通行车辆识别，通过对视频中桥面的计算可以得到桥面位移，通过桥两端的称重器可以计算出车辆载重。在石湖大桥南侧西岸距离主桥约70m处安装摄像头，可以实现桥梁结构数据的采集。因为节点数和区域过多，现节选节点为i＝1，j＝7，i＝2，j＝8的区域，如图4所示，为亚像素边缘检测石湖大桥桥面的图片。

未维修前桥面i＝1，j＝7节点处的位移时刻图，如图5所示，维修后桥面i＝1，j＝7节点处的位移时刻图，如图6所示。

通过自动寻峰得到峰的横、纵坐标，横坐标代表时间，纵坐标代表桥面的位移，峰值代表该时间点经过该位置点的车辆。寻找到峰值后，返还横坐标也就是时间点，返还的方式为返还图像帧数(帧数除以拍摄频率为时间)从而得到车辆的位置。如图7所示是图像峰值返还的图片帧数。

通过峰值的纵坐标可以计算桥面的位移值，通过峰值减去桥面初始值，得到的差值即为桥面位移值。通过公式(8)-(10)得到各节点处的位移值，对应车辆经过时，该区域的四个节点位移值分别为

通过桥梁两端的车载称重器确定经过该点的车辆的重量分别为7003kg、7096kg、8154kg，再由公式12得到该点不同车辆经过时的区域刚度值

表1桥面整体损伤等级Q测评

表2桥面区域损伤等级q

表3对应采取的措施