【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器视觉，特别涉及一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统及方法。
技术介绍
1、斜拉桥作为一种典型的组合体系桥梁，桥塔是支撑整体结构的重要受力及传力构件，在施工阶段过程中，对构件质量的把控以及桥塔受力、变形的控制对施工质量及人员安全至关重要。而目前常用的传统监测方法操作复杂，且测量期间存在空白窗口期，增加了施工过程中的潜在风险。并且，如果在施工阶段时出现受力、变形异常，传统方法较难在短时间内快速找出异常原因并及时采取补救措施。
2、因此，本专利技术提供了一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统及方法，确保在吊装过程中对桥塔受力、变形情况的有效监控，保证施工效率与安全。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统及方法，用以通过对拍摄的斜拉桥施工现场图像数据处理得到目标图像数据，再结合预置有限元模拟数据，监测钢塔构件变形、吊装操作以及桥塔的受力、变形变化，并根据监测结果进行告警，确保在吊装过程中对桥塔受力、变形情况的有效监控，从而保证桥塔节段吊装施工过程中整体结构体系的安全可控。
2、本专利技术提供一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，包括：
3、图像采集模块：用于利用安装在预设拍摄区域的目标摄像设备对斜拉桥施工现场进行实时拍摄，得到第一图像数据；
4、图像处理模块：用于对所述第一图像数据进行处理得到目标图像数据；
5、监测模块：用于对预置有限元模拟数据与目标图像数据结合分析，实时监测钢塔构
6、告警模块：用于接收所述监测报告并进行分析与告警。
7、优选的，所述图像采集模块包括：
8、标定单元：用于对安装在预设拍摄区域的所有目标摄像设备进行相机标定，得到第一参数结果；
9、采集单元：用于利用目标摄像设备对到达预设拍摄区域的异型钢塔节段按照若干预设旋转角度进行拍摄，得到第一图像数据，并集合得到第一图像组。
10、优选的，所述预设拍摄区域指的是异型钢塔节段的预拼装区域以及吊装区域。
11、优选的，所述图像处理模块包括：
12、初处理单元：对每个第一图像组内的所有第一图像数据，基于对应目标摄像设备的第一参数结果进行畸变矫正；
13、从畸变矫正后的第一图像数据中选取正射图像作为基准图像，再将剩余将图像按照对应的预设旋转角度向所述基准图像投影变换得到第二图像数据；
14、将获取的第二图像数据按照预设旋转角度集合，得到第二图像组；
15、拼接单元：用于对所述第二图像组中的第二图像数据相对定向，再采用中间向两边的方向对与基准图像相邻的图像进行拼接，得到新基准图像；
16、将所述新基准图像与同组内的所有剩余图像拼接后再做图像增强处理得到目标图像数据。
17、优选的，所述监测模块包括：
18、构件变形监测单元：用于从目标图像数据中提取预拼装区域拍摄的目标图像数据，并视为第一目标图像数据；
19、采用灰度特征差异算法对从预制厂图像数据库中提取的预制拼装图像与第一目标图像数据分别进行特征点筛选，得到第一特征点并提取fast特征；
20、获取fast的特征点方向，再利用贪婪算法确定第一特征描述子；
21、基于所述第一特征描述子对预制拼装图像与第一目标图像数据进行特征点匹配，得到第一匹配结果；
22、根据所述第一匹配结果，利用孪生网络对预制拼装图像与第一目标图像中的构件拼接区域图像、构件非拼接区域图像分别进行差异分析；
23、当差异分析结果大于预设差异阈值时，判定当前构件存在变形情况，并生成构件变形监测报告并传送至告警模块；
24、吊装操作识别单元：
25、数据获取块：用于从目标图像数据中提取的吊装区域拍摄的目标图像数据中筛选出吊装操作图像数据、吊点位置图像数据，并视为第二目标图像数据；
26、从预置有限元模拟数据库中提取目标吊装方案，得到预设吊装操作行为、预设吊点位置数据；
27、识别块：用于将所述第二目标图像数据输入预先基于所述预设吊装操作行为、预设吊点位置数据训练得到的异常识别模型，对施工过程中的实际吊装操作以及吊点位置进行异常识别；
28、当识别出存在异常吊装操作步骤或吊点位置异常时，生成对应异常操作监测报告并传送至告警模块；
29、桥塔受力监测单元：
30、数据获取块：用于实时接收安装在第一监测点的监测仪发送的实际受力数据；
31、将实际受力数据与设定受力阈值进行对比，根据比较结果，若实际受力数据大于设定受力阈值，则生成受力异常监测报告并传送至告警模块；
32、否则，从预置有限元模拟数据库中提取模拟受力数据；
33、构建预设时间周期内当前第一监测点实际受力数据与模拟受力数据的受力差异变化曲线，并获取对应的曲线指标数据；
34、将实际受力数据与设定受力阈值的对比结果，与曲线指标数据相结合计算差异风险值；
35、将计算得到的差异风险值与预设差异风险阈值进行比较，并当差异风险值大于预设差异风险阈值时，生成受力异常监测报告并传送至告警模块；
36、桥塔变形监测单元：用于从目标图像数据中提取的吊装区域拍摄的目标图像数据中筛选得到桥塔变形区域图像；
37、获取当前时刻所述桥塔变形区域图像内每个预置变形计算点的像素坐标，并与上一时刻的像素坐标依次对比，得到像素坐标差值；
38、还原同一桥塔变形区域图像内每个预置变形计算点的像素坐标差值在物方空间坐标系中的实际距离，再集合构建得到第一变形曲线；
39、从预置有限元模拟数据库中提取所述桥塔变形区域图像的模拟变形曲线，与所述第一变形曲线进行比较分析，得到变形差异曲线；
40、分别获取所述变形差异曲线、第一变形曲线的关键特征数据，再加权计算得到变形风险值；
41、将计算得到的变形风险值与预设差异风险阈值进行比较，并当变形风险值大于预设差异风险阈值时，生成变形异常监测报告并传送至告警模块。
42、优选的，所述差异风险值的计算公式如下所示：
43、；式中，表示为第i个第一监测点的差异风险值；表示为第i个第一监测点的受力差异变化曲线的第j个曲线指标数据；表示为第i个第一监测点的受力差异变化曲线的第j个曲线指标的影响权重；表示为第h个影响受力因素的实际监测数据与理论模拟数据的差异数值；表示为第h个影响受力因素对实际-模拟受力数据差异程度的偏差调整因子；表示为实际受力数据与模拟受力数据的差异程度对计算差异风险值的影响因子；表示为当前t时刻第i个第一监测点的实际受力数值与设定受力阈值的差值；表示为t-1时刻第i个第一监测点的实际受力数值与设定受力阈值的差值；2表示为差异风险因子，其中。
44、优选的，所述告警模块包本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述图像采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述预设拍摄区域指的是异型钢塔节段的预拼装区域以及吊装区域。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述监测模块包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述差异风险值的计算公式如下所示：
7.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述告警模块包括：
8.一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测方法，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述图像采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述预设拍摄区域指的是异型钢塔节段的预拼装区域以及吊装区域。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的斜拉桥施工监测系统，其特征在于，所述图像处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈煜，孙增明，邱军伟，吴仕锋，米家禾，孟令彤，王翔宇，韩广恩，卞合帅，李玉亮，韩树友，鲁统伟，高鹏飞，
申请(专利权)人：临沂市政集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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