一种用于桥梁的位移检测预警方法技术

本发明专利技术提供了一种用于桥梁的位移检测预警方法，桥梁上具有多个标记图形，位移检测预警方法包括：飞行时间TOF相机根据图像采集指令拍摄桥梁的监控区域的图像，生成三维点云数据发送给监控处理器；监控处理器对三维点云数据进行去噪处理和特征提取，得到多个标记图形的三维点云数据保存在特征数据列表中，并将特征数据列表保存在监控数据列表中，监控处理器根据采集时间从监控数据列表中读取当前的特征数据列表、当前之前的最后一个特征数据列表和标准特征数据列表进行位移数据计算得到相对位移数据和绝对位移数据；并根据绝对位移数据和相对位移数据进行判断，根据判断结果生成预警消息发送给信号指示设备和预警终端设备。

A method of displacement detection and early warning for bridge

【技术实现步骤摘要】
一种用于桥梁的位移检测预警方法
本专利技术涉数据处理领域，尤其涉及一种用于桥梁的位移检测预警方法。
技术介绍
桥梁结构位移是桥梁运营状态的重要度量参数，主要的结构位移发生变化时，对通行产生安全威胁。为了保证桥梁的通行安全，人们也在桥梁的位移测量上进行不断研究。现有技术中通常使用人工测量的方式对桥梁的各部位进行手动测量，并计算出桥梁重要部位的位数据，再根据计算的数据进行分析对桥梁的通行进行管制。这种方法耗费大量的人力，并且对桥梁进行测量的实时度不高。且人工测量的方法，在得到危险数据时，立即的对桥梁通行进行控制。不能达到高效的管理控制通行的目的。
技术实现思路
针对现有技术缺陷，本专利技术实施例的目的是提供一种用于桥梁的位移检测预警方法。通过在桥梁的重要部位进行标记，并使用飞行时间TOF相机采集监控区域的图像，生成三维点云数据，通过对三维点云数据进行分析，得到相对位移数据和绝对位移数据，并根据相对位移数据和绝对位移数据进行判断，根据判断结果生成预警消息，并对桥梁的通行进行预警提示和控制。为了实现上述目的，本专利技术提供一种用于桥梁的位移检测预警方法，所述桥梁上具有多个标记图形，所述位移检测预警方法包括：飞行时间TOF相机根据图像采集指令拍摄桥梁的监控区域的图像，生成三维点云数据；其中，所述三维点云数据包括标记图形的三维点云数据；且所述三维点云数据具有对应的采集时间数据；所述TOF相机具有相机ID；所述TOF相机将所述三维点云数据发送给监控处理器；所述监控处理器对所述三维点云数据进行去噪处理，得到去噪三维点云数据；所述监控处理器基于标记特征模型对所述去噪三维点云数据进行特征提取，得到多个标记图形的三维点云数据，保存在特征数据列表中；其中，每个所述特征数据列表对应一个采集时间数据；所述监控处理器将多个采集时间对应的所述特征数据列表保存在监控数据列表中；所述监控处理器根据采集时间从所述监控数据列表中读取当前的特征数据列表和当前之前的最后一个特征数据列表，根据所述当前的特征数据列表和当前之前的最后一个特征数据列表进行位移数据计算，得到相对位移数据；所述监控处理器根据所述当前的特征数据列表和标准特征数据列表进行位移数据计算，得到绝对位移数据；所述监控处理器根据所述绝对位移数据、所述相对位移数据进行判断，当所述绝对位移数据大于预设绝对位移阈值和/或所述相对位移数据大于预设相对位移阈值时，所述监控处理器根据所述去噪三维点云数据、所述绝对位移数据和/或相对位移数据生成预警消息；所述监控处理器将所述预警消息发送给所述信号指示设备和预警终端设备；所述信号指示设备根据预警消息变更预警指示灯显示状态；所述预警终端设备根据所述预警消息进行输出显示和语音播报。优选的，所述监控处理器基于形状特征模型对所述去噪三维点云数据进行特征提取，得到形状特征点云数据，保存在特征数据列表中具体包括：所述监控处理器基于形状特征模型对所述去噪三维点云数据的强度数进行特征点提取，得到多个第一强度特征数据；所述监控处理器将所述多个第一强度特征数据映射到所述去噪三维点云数据中，根据映射关系从所述去噪三维点云数据中提取出多个第一形状特征点云数据；所述监控处理器将多个第一形状特征点云数据保存在所述特征数据列表中。优选的，所述位移数据计算具体为：所述监控处理器从第一特征数据列表中读取第一标记图形的三维点云数据，根据所述第一标记图形的三维点云数据的各像素坐标值进行计算，得到第一中心点坐标值；所述监控处理器从第二特征数据列表中读取与第一标记图形的三维点云数据对应的第一对应标记图形的三维点云数据，根据所述第一对应标记图形的三维点云数据的像素坐标值进行计算，得到第一对应中心点坐标值；所述监控处理器计算所述第一中心点坐标值与所述第一对应中心点坐标值的距离，得到所述第一中心点位移；所述监控处理器将所有第一中心点位移的最大值确定为位移数据；其中，所述第一特征数据列表为所述当前的特征数据列表，所述第二特征数据列表为所述当前之前的最后一个特征数据列表，所述位移数据为相对位移数据；或者，所述第一特征数据列表为所述当前的特征数据列表，所述第二特征数据列表为所述标准特征数据列表，所述位移数据为绝对位移数据。优选的，所述位移数据计算具体为：所述监控处理器读取所述第一特征数据列表中所有第一标记图形的三维点云数据，并根据所有第一标记图形的三维点云数据的全部像素坐标值进行计算，得到中心点的坐标值；所述监控处理器读取所述第二特征数据列表中所有第一对应标记图形的三维点云数据，并根据所有第一对应标记图形的三维点云数据的全部像素坐标值进行计算，得到对应中心点的坐标值；所述监控处理器计算所述中心点与所述对应中心点的距离，得到位移数据；其中，所述第一特征数据列表为所述当前的特征数据列表，所述第二特征数据列表为所述当前之前的最后一个特征数据列表，所述位移数据为相对位移数据；或者，所述第一特征数据列表为所述当前的特征数据列表，所述第二特征数据列表为所述标准特征数据列表，所述位移数据为绝对位移数据。优选的，所述当所述绝对位移数据大于预设绝对位移阈值和/或所述相对位移数据大于预设相对位移阈值时，所述监控处理器根据所述去噪三维点云数据、所述绝对位移数据和/或相对位移数据生成预警消息具体包括：当所述绝对位移数据大于预设绝对位移阈值且所述相对位移数据大于预设相对位移阈值时，所述监控处理器设置预警等级为高级；所述监控处理器根据所述去噪三维点云数据、所述绝对位移数据、相对位移数据和预警等级生成预警消息；当所述绝对位移数据大于预设绝对位移阈值且所述相对位移数据小于等于预设相对位移阈值时，所述监控处理器设置预警等级为中级；所述监控处理器根据所述监控处理器根据所述去噪三维点云数据、所述绝对位移数据和预警等级生成预警消息；当所述绝对位移数据小于等于预设绝对位移阈值且所述相对位移数据大于预设相对位移阈值时，所述监控处理器设置预警等级为中级；所述监控处理器根据所述监控处理器根据所述去噪三维点云数据、所述绝对位移数据和预警等级生成预警消息。进一步优选的，所述预警消息包括预警等级，所述信号指示设备根据预警消息变更预警指示灯显示状态具体为：当所述预警等级为高级时，所述信号指示设备输出长亮的红色指示信号；当所述预警等级为中级时，所述信号指示设备输出闪烁的黄色指示信号。优选的，所述方法还包括：所述监控处理器在预设时间对所述监控数据列表中预设时长内的多个特征数据列表进行数据分析，得到多个相对位移数据；所述监控处理器根据所述多个相对位移数据确定所述位移变化趋势为持续增长时，所述监控处理器将预警等级设置为低级；所述监控处理器根据所述预警等级和所述多个相对位移数据生成预警消息，并发送给预警终端设备，用以输出所述预警消息。优选的，在所述飞行时间TOF相机根据图像采集指令拍摄本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于桥梁的位移检测预警方法，其特征在于，所述桥梁上具有多个标记图形，所述位移检测预警方法包括：/n飞行时间TOF相机根据图像采集指令拍摄桥梁的监控区域的图像，生成三维点云数据；其中，所述三维点云数据包括标记图形的三维点云数据；且所述三维点云数据具有对应的采集时间数据；所述TOF相机具有相机ID；/n所述TOF相机将所述三维点云数据发送给监控处理器；/n所述监控处理器对所述三维点云数据进行去噪处理，得到去噪三维点云数据；/n所述监控处理器基于标记特征模型对所述去噪三维点云数据进行特征提取，得到多个标记图形的三维点云数据，保存在特征数据列表中；其中，每个所述特征数据列表对应一个采集时间数据；/n所述监控处理器将多个采集时间对应的所述特征数据列表保存在监控数据列表中；/n所述监控处理器根据采集时间从所述监控数据列表中读取当前的特征数据列表和当前之前的最后一个特征数据列表，根据所述当前的特征数据列表和当前之前的最后一个特征数据列表进行位移数据计算，得到相对位移数据；/n所述监控处理器根据所述当前的特征数据列表和标准特征数据列表进行位移数据计算，得到绝对位移数据；/n所述监控处理器根据所述绝对位移数据、所述相对位移数据进行判断，当所述绝对位移数据大于预设绝对位移阈值和/或所述相对位移数据大于预设相对位移阈值时，所述监控处理器根据所述去噪三维点云数据、所述绝对位移数据和/或相对位移数据生成预警消息；/n所述监控处理器将所述预警消息发送给所述信号指示设备和预警终端设备；/n所述信号指示设备根据预警消息变更预警指示灯显示状态；所述预警终端设备根据所述预警消息进行输出显示和语音播报。/n...

【技术特征摘要】
1.一种用于桥梁的位移检测预警方法，其特征在于，所述桥梁上具有多个标记图形，所述位移检测预警方法包括：
飞行时间TOF相机根据图像采集指令拍摄桥梁的监控区域的图像，生成三维点云数据；其中，所述三维点云数据包括标记图形的三维点云数据；且所述三维点云数据具有对应的采集时间数据；所述TOF相机具有相机ID；
所述TOF相机将所述三维点云数据发送给监控处理器；
所述监控处理器对所述三维点云数据进行去噪处理，得到去噪三维点云数据；
所述监控处理器基于标记特征模型对所述去噪三维点云数据进行特征提取，得到多个标记图形的三维点云数据，保存在特征数据列表中；其中，每个所述特征数据列表对应一个采集时间数据；
所述监控处理器将多个采集时间对应的所述特征数据列表保存在监控数据列表中；
所述监控处理器根据采集时间从所述监控数据列表中读取当前的特征数据列表和当前之前的最后一个特征数据列表，根据所述当前的特征数据列表和当前之前的最后一个特征数据列表进行位移数据计算，得到相对位移数据；
所述监控处理器根据所述当前的特征数据列表和标准特征数据列表进行位移数据计算，得到绝对位移数据；
所述监控处理器根据所述绝对位移数据、所述相对位移数据进行判断，当所述绝对位移数据大于预设绝对位移阈值和/或所述相对位移数据大于预设相对位移阈值时，所述监控处理器根据所述去噪三维点云数据、所述绝对位移数据和/或相对位移数据生成预警消息；
所述监控处理器将所述预警消息发送给所述信号指示设备和预警终端设备；
所述信号指示设备根据预警消息变更预警指示灯显示状态；所述预警终端设备根据所述预警消息进行输出显示和语音播报。


2.根据权利要求1所述用于桥梁的位移检测预警方法，其特征在于，所述监控处理器基于形状特征模型对所述去噪三维点云数据进行特征提取，得到形状特征点云数据，保存在特征数据列表中具体包括：
所述监控处理器基于形状特征模型对所述去噪三维点云数据的强度数进行特征点提取，得到多个第一强度特征数据；
所述监控处理器将所述多个第一强度特征数据映射到所述去噪三维点云数据中，根据映射关系从所述去噪三维点云数据中提取出多个第一形状特征点云数据；
所述监控处理器将多个第一形状特征点云数据保存在所述特征数据列表中。


3.根据权利要求1所述用于桥梁的位移检测预警方法，其特征在于，所述位移数据计算具体为：
所述监控处理器从第一特征数据列表中读取第一标记图形的三维点云数据，根据所述第一标记图形的三维点云数据的各像素坐标值进行计算，得到第一中心点坐标值；
所述监控处理器从第二特征数据列表中读取与第一标记图形的三维点云数据对应的第一对应标记图形的三维点云数据，根据所述第一对应标记图形的三维点云数据的像素坐标值进行计算，得到第一对应中心点坐标值；
所述监控处理器计算所述第一中心点坐标值与所述第一对应中心点坐标值的距离，得到所述第一中心点位移；
所述监控处理器将所有第一中心点位移的最大值确定为位移数据；其中，所述第一特征数据列表为所述当前的特征数据列表，所述第二特征数据列表为所述当前之前的最后一个特征数据列表，所述位移数据为相对位移数据；
或者，所述第一特征数据列表为所述当前的特征数据列表，所述第二特征数据列表为所述标准特征数...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱翔，
申请(专利权)人：北京深测科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11