【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于拉索桥梁维护领域，具体涉及一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法。
技术介绍
1、拉索桥作为一种现代桥梁新形式，在全球范围内得到了广泛应用。然而，作为拉索桥的主要受力构件之一，拉索长期暴露在空气中，经受风吹雨淋日晒，导致拉索外表面的聚乙烯护套会产生不同程度的硬化和开裂现象，给护套内的钢丝束带来锈斑、断丝等严重问题。
2、过去对拉索外表面的病害检测主要采用望远镜观察和人工吊篮观察方法。然而，望远镜虽为常用辅助检查工具，但并不完全适用于拉索的检测。人工吊篮方式存在较大危险性，检测过程中可能会影响交通，尤其在大桥上，阵风常见且风力较大，存在吊篮晃动等危险情况，尤其是在高度达到百米的拉索顶部进行检查时，人工吊篮方法效率较低。因此，这些人工检测方法存在明显的缺陷和安全隐患，并且需要大量的人力和物力。
3、目前主流的拉索表面病害检测方法是采用爬索机器人。该机器人配备摄像头，能够对拉索表面的病害进行全面检测。通过机器人上的编码器确定病害在拉索上的位置，以便后续修复工作。相比于人工检测，这种方法避免了人员安全的风险，并且缩短了检测周期，提高了检测效率。
4、一种爬索机器人检测的实现方案是，爬索机器人实时将采集到的图像数据和编码器位置数据传输到地面站。地面站的操作人员根据图像发现的病害，立即暂停或者回退机器人，然后在病害处截取屏幕图像，并记录编码器位置数据。这种检测方法对操作人员要求较高，且现场耗时很长，不利于快速作业。
5、另一种更主流的爬索机器人检测方案是，爬索机器人利用摄像头直
技术实现思路
1、本专利技术所为了解决
技术介绍
中存在的技术问题，目的在于提供了一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法。
2、为了解决技术问题，本专利技术的技术方案是：
3、一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，所述方法包括：
4、获取相机的内参数据，根据拉索半径，计算相机到拉索的垂直距离d；
5、基于垂直距离d，计算沿着拉索方向视野内拉索轴向长度及每像素对应的轴向距离l；
6、计算相邻帧之间的竖直方向像素变化量，基于所述竖直方向像素变化量和所述每像素对应的轴向距离计算相邻两帧相机实际位置变化，累计相邻两帧位置变化获取当前相机相对于起点的位置；
7、在实时定位相机相对于起点的位置后，使用拉索病害识别算法对拉索图像进行病害检测，实现实时检测和定位拉索病害。
8、进一步，获取相机的内参数据(fx，fy，cx，cy)，包括：
9、通过标定方法或使用厂家提供的数据获取相机的内参矩阵m：[fx,0,cx；0,fy,cy；0,0,1]；
10、利用内参矩阵将图像中的像素点p’＝[u；v；1]转换为相机坐标系中的点p＝[x；y；z]，公式为p’＝m*p/z。
11、进一步，通过获取拉索半径r，计算相机到拉索的垂直距离d：
12、识别图像中拉索左右两侧边缘点的像素坐标后，利用内参矩阵投射为相机坐标系中的射线，计算两射线夹角α，根据公式d＝[r/sin(α/2)]-r计算垂直距离d。
13、进一步，计算沿着拉索方向视野内拉索轴向长度l和计算每像素对应的轴向距离：
14、确定相机到拉索表面垂线方向n和视野中拉索上下边缘位置的射线n1和n2，计算所述垂线方向n与射线n1、n2的夹角β1和β2，根据公式l＝l1+l2＝d*tan(β1)+d*tan(β2)计算视野轴向长度；
15、然后计算每像素对应的轴向距离：每像素对应的距离为l/h，其中h为图像像素高度。
16、进一步，计算相邻帧之间的竖直方向像素变化量dv，包括：
17、在前一帧图像中拉索中轴线区域截取多个一定大小的像素模板，记录其坐标位置；
18、在后一帧图像的规定区域内进行模板匹配，对于每个模板，在当前帧中规定的区域内进行模板匹配；记录匹配分数大于预设阈值的模板及其竖直方向变化量，作为良好匹配；
19、计算所有良好匹配的模板竖直方向像素变化量的平均值作为dv。
20、进一步，所述模板的大小为50*50像素。
21、进一步，所述规定搜索区域为模板位置左右移动10像素、上下移动40像素所覆盖的图像区域。
22、进一步，所述匹配阈值设定为0.8。
23、进一步，利用公式ds＝dv*l/h，计算相邻两帧相机位置变化ds；从初始帧开始，累计ds的值，即得到当前相机相对于起点的位置。
24、进一步，所述实时检测和定位拉索病害，包括间隔一定距离进行一次病害检测所述间隔距离为0.9*l；所述病害检测算法为yolov8。
25、与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
26、提出一种高效的基于单目摄像头的纯视觉拉索病害检测和定位方法，无需额外的硬件支持，简化了系统的复杂性和成本。通过计算相机与拉索之间的垂直距离及视野内拉索的轴向长度，实现了精准的几何关系测量，为病害检测和定位提供了可靠的基础。采用模板匹配技术，实时计算相机在视频中的位置变化，实现了相机相对于起点的精准定位。设计了一种只在相机移动超过0.9倍纵向视野大小时才进行病害检测的方法，有效节省计算资源，减少了算力消耗。这种方法既保证了病害检测的全面性，又避免了同一病害被多次检测的问题，减少了后续人工处理的工作量。通过计算相机视野内拉索影像的更新程度，确保拉索影像完全更新超过90％时才进行病害检测，确保检测过程中的高可靠性和精确度。使用yolov8算法进行病害检测，保证了检测的准确性和实时性，能够高效识别各种类型的拉索病害。实时记录检测到的病害类型及其相对于起点的位置，方便后续的维护和管理工作。适用于各种复杂环境下的拉索病害检测，无需依赖外部环境或其他辅助设备，具有广泛的应用前景。
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1.一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，获取相机的内参数据(fx，fy，cx，cy)，包括：
3.根据权利要求1所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，通过获取拉索半径R，计算相机到拉索的垂直距离d：
4.根据权利要求1所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，计算沿着拉索方向视野内拉索轴向长度L和计算每像素对应的轴向距离：
5.根据权利要求4所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，计算相邻帧之间的竖直方向像素变化量dv，包括：
6.根据权利要求5所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，所述模板的大小为50*50像素。
7.根据权利要求5所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，所述规定搜索区域为模板位置左右移动10像素、上下移动40像素所覆盖的图像区域。
8.根据权利要求5所述的一种针对桥梁
9.根据权利要求5所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，利用公式ds＝dv*L/h，计算相邻两帧相机位置变化ds；从初始帧开始，累计ds的值，即得到当前相机相对于起点的位置。
10.根据权利要求9所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，所述实时检测和定位拉索病害，包括间隔一定距离进行一次病害检测所述间隔距离为0.9*L；所述病害检测算法为YOLOV8。
...【技术特征摘要】
1.一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，获取相机的内参数据(fx，fy，cx，cy)，包括：
3.根据权利要求1所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，通过获取拉索半径r，计算相机到拉索的垂直距离d：
4.根据权利要求1所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，计算沿着拉索方向视野内拉索轴向长度l和计算每像素对应的轴向距离：
5.根据权利要求4所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，计算相邻帧之间的竖直方向像素变化量dv，包括：
6.根据权利要求5所述的一种针对桥梁拉索病害的视觉检测和定位方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：甘弟，王晓琳，卢迪，何万贤，韦永山，朱茂华，蒙东龙，叶森泉，
申请(专利权)人：广西科学院，
类型：发明
国别省市：
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