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针对智能视频分析技术在桥梁底面裂缝监测中遇到的视频数据不理想、对裂缝分析和判断意义不大的问题,在基于目标轮廓提取的基础上,提出一种新的桥梁底面裂缝算法。通过设置双警戒区,利用目标轮廓与警戒区的位置关系来定位桥梁底面裂缝。工程实践应用结果表明这种方法准确率高、计算量小、能够降低监控系统维护费用。 相似文献
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基于视频图像检测裂缝是当前路面病害检测的主要手段。为解决路面裂缝检测系统在不同光照条件下裂缝识别可靠性问题,研究了一种基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法。首先对基于面阵CCD相机图像裂缝检测存在的问题进行分析,提出采用图像自动匀光技术解决不同光照条件下图像一致性输入问题;其次,设计了一种基于自动电子印相机原理的路面图像快速匀光算法,提出了一种实用的路面裂缝图像处理策略并设计了路面裂缝图像处理流程;最后,对一组由面阵CCD相机获取的路面图像按照该方法进行路面裂缝检测试验,验证了基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析技术的合理性和实用性。 相似文献
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南京定淮门长江隧道为超大直径盾构隧道。为保证该隧道使用期间的安全,引入了渗漏水监测系统对隧道渗漏水病害进行监测。详细介绍了隧道渗漏水监测方案,同时,对视频监控系统、水浸监测预警系统以及现场布设方案进行了详细说明。渗漏水监测系统实现了视频图像与数据连续同步采集、自动储存数据、自动生成报表、自动报警和多方式显示等功能,为隧道的安全服役提供可靠的保障。 相似文献
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既有钢管混凝土拱桥实时监测评估系统是对桥址处的温度场、大桥的交通荷载状况及桥梁的静、动力效应实时监测,评估桥梁主体的运营状况。该系统主要由状态监测、损伤报警和性能评估及辅助决策子系统构成,能自动采集、分析和评估结构各类状态数据;判断异常状态并报警;自动探查采集系统故障;灵活设置数据采集时段,长期全面记录桥梁的受荷及响应历史;适时响应中控中心指令,实时查询、分析桥梁的运营状况。通过计算确定传感器的合理布置位置;远程数据传输采用有线数据传输方式。运行结果表明,该系统实现了既有钢管混凝土拱桥运营状况数据和图像的实时联动采集、实时自动传输及桥梁运营状态的远程实时自动监测、性能评估和安全预警。 相似文献
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桥梁结构表面裂缝检测为桥梁状态识别、病害治理、安全评估提供了重要状态信息和决策依据。为解决传统人工检测方法存在的危险性高、影响交通、费用昂贵等问题,提出基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)及深度学习的桥梁结构裂缝智能识别方法。采用大疆M210-RTK多旋翼无人机进行贴近航摄,获取桥梁结构混凝土表面高清图像;利用SDNET裂缝数据集等图像资源,制作1 133张标记裂缝精确区域的深度学习训练样本图像库;引入掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)深度学习算法,训练和建立Mask R-CNN裂缝识别模型;基于Mask R-CNN裂缝识别模型,采用矩形滑动窗口模式扫描混凝土表面高清图像,实现裂缝自动识别和定位。构建包含图像二值化、连通域去噪、边缘检测、裂缝骨架化、裂缝宽度计算等流程的图像后处理方法,实现裂缝形态及宽度信息自动获取。通过精度验证试验,证实采用M210-RTK无人机+ZENMUSE X5S相机+45 mm奥林巴斯镜头的组合装备,当无人机至桥梁结构表面垂直距离为10.0 m时,无人机方法识别的裂缝宽度与裂缝测量仪结果吻合,其绝对误差小于0.097 mm,相对误差小于9.8%。将该无人机裂缝检测方法应用于高136.8 m长沙市洪山大桥桥塔表面裂缝检测,采用深度学习Mask R-CNN算法进行裂缝智能识别,其裂缝识别准确率和召回率分别达到92.5%和92.5%。研究结果表明:无人机桥梁裂缝检测方法可实现高耸桥梁结构表面裂缝的远程、非接触、自动化检测,具有重要的科学研究和工程应用价值。 相似文献
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桥梁裂缝宽度是混凝土桥梁结构在运营阶段的重点观测参数。针对目前监测系统中频繁出现的预警误报情况,本文提出了一种基于中值滤波和非线性自回归神经网络法(NARNN)预测桥梁结构裂缝的方法。选取某混凝土梁桥的4条裂缝数据进行预测,并对输出值与目标值比较及均方误差(MSE)进行精度控制和检验,发现该方法可有效地预测桥梁结构裂缝宽度,可减少监测系统中预警误报的情形。 相似文献
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大多数的桥梁检查采用人工统计裂缝数量、测量裂缝长度和宽度,并对裂缝部位拍照,检查报告的质量和可信度在很大程度上取决于检查工人的勤奋度和训练度.提出一种用于桥梁检查的机器人系统,该系统由3部分构成:专门设计的汽车、用来移动的机器人装置和控制体系及自动检查裂缝的机器视觉系统.该系统已经被开发用于收集准确的数据,以记录大桥安全环境2年的变化以及查验桥梁安全状况.通过对一座实桥裂缝检查,证明该系统裂缝检查和裂缝跟踪处理的有效性. 相似文献
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当前,裂缝识别与监测一直是桥梁结构健康监测的重要研究内容。在桥梁结构现场检测与监测中,传统的裂缝识别与监测技术尚不足以满足实际工程的时效性和精确性需求,尤其是裂缝监测技术。基于深度学习的裂缝图像识别极大提升了裂缝检测的效率和精度,但目前仅能获得特定时刻的裂缝信息,缺乏对裂缝产生和演化过程的监测能力,而这些信息对混凝土结构服役安全量化和科学评价具有重要意义。鉴于此,对基于深度学习的裂缝识别与监测方法进行了系统研究,分析和讨论了裂缝数据集构建基准,改进优化了裂缝目标检测和语义分割算法,提出一种多任务集成一体化实时识别算法,并建立了该模型推理效果评价方法,优化了裂缝参数计算方法,最终形成了裂缝识别及动态扩展自动化实时监测方法。结果表明:所提出的裂缝智能识别与监测方法可以对新裂缝的产生和既有裂缝的全局演化实现良好追踪,监测数据可以为桥梁结构当前服役性能的科学量化评估提供支撑。 相似文献
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周传林 《筑路机械与施工机械化》2014,(2):74-77,80
通过设置裂缝提取流程,经过灰度化、图形增强、空间滤波以及灰度阈值分割等裂缝图像预处理技术,对桥梁裂缝检测图像进行特征提取,并作出判断,避免了将干扰物误认为裂缝目标的现象。实践证明:这种方法对提取桥梁检测图像中的裂缝是准确有效的。 相似文献
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本文介绍了利用测量机器人对许沟特大桥进行变形监测的技术方案,并建立了桥梁的安全评估系统。利用高精度、自动观测的全站仪进行大型桥梁的变形监测,具有成本低、精度高,测量结果可靠等优点,通过变形监测建立桥梁的长期安全评估系统,确保桥梁运营安全。实践证明该方法具有较大的推广价值。 相似文献
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如何为大型桥梁建立常态的监管和巡视机制,通过实现自动化、信息化的监测系统,有效地提高监测系统的服务品质,是确保大型桥梁安全运营的需要。桥梁自动化监测系统作为公路信息化发展的重要部分,将传统的监测方法、现代化自动电气设备、计算机网络进行融合,可达到物联网自动化监测的功能。自动化监测系统与以往的检测方式不同,其不仅仅是人员与仪器的的简单结合,还包括软件和网络的有机接入,不再是简单的人员操作仪器,还包括软件、网路和设备的系统整合。 相似文献