一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法。本发明专利技术方法，通过架设于桥梁测点上的相机聚焦于远处变形可忽略的不动结构，在桥梁加载前后采集不动结构的一系列图像，利用改进的特征点匹配算法SURF‑BRISK追踪特征点在图像中的亚像素坐标，进而得到桥梁测点处的亚像素位移，然后，通过标定的缩放系数，将像素位移转化成实际的物理位移。本发明专利技术克服了诸如位移计倾角仪等传统位移测量手段的接触时安装的复杂工序，还克服了传统图像测量方法需要在结构表面粘贴预先设计的特殊目标靶面，再者对已有的特征点匹配的筛选策略改进，提高匹配准确性和工作效率。该方法具有非接触、准备工序少、方便测点定位特点，有广泛应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法
本专利技术属于结构健康监测
，具体涉及一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法。
技术介绍
位移是桥梁结构设计和性能评估中最关键的基本参数之一，它能直观反映结构的基本性能与状态，因此桥梁结构的位移一直是工程师和科研人员关注的重点。现有位移测量设备主要分为接触式和非接触式两类。接触式位移测量设备包括位移计倾角仪、水准仪、长标距应变传感器等，但是，现有接触式测量设备存在各种各样的问题，在实际工程应用中不够快速便捷。比如：位移计需要固定支架，实际应用困难；非接触式测量有GPS、雷达激光测距以及基于光学测量等。GPS测量挠度精度不高，且受到诸如采样频率、卫星覆盖范围、气候条件、多次反射效应和GPS数据处理方法等的影响；雷达使用时对测量角度有要求，需要安装角反射器专业人员操作；激光测距具有非接触式测量的优点，但激光测距受激光穿透距离近的限制。图像测量方法最早基于模板匹配技术，目前被广泛使用的有数字图像相关（DIC）,光流法（opticalflow）,边缘检测（edgedetection）,方向编码匹配（orientation-codematching，OCM)。基于模板匹配的光测方法，在土木工程领域被广泛应用。模板匹配技术在实际结构应用中存在局限性：模板匹配要求图像只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或尺度变化，该算法无效，而且实际工程结构本身特征不够丰富，往往在精度上达不到理想效果。于是针对不同的模板匹配算法，人们决定预先在结构表面喷制特征或者人为设计具有对比强烈的目标靶面以此提高匹配精度，但这实际上违背了光测非接触式测量的初衷。不同于模板匹配，特征点追踪则只需要图像中有可检测并有效匹配的稳定兴趣点。特征点追踪包括三个步骤：检测、描述和匹配。近十几年来，出现了一系列特征点检测器SIFT,SURF,FAST,和描述器SIFT，SURF，Harris角点检测、BRIEF,ORB,BRISK、FREAK。其中，SIFT算法检测的特征在空间和尺度上定位更加精确，但SIFT因为其巨大的特征计算量而使得特征点提取的过程异常花费时间；SURF算法在检测同样丰富的特征点的执行时间是SIFT的三分之一，同时，SURF也具有较好的旋转不变性和尺度不变性。优先考虑速度的时候FAST、BRIEF、ORB是最好的选择；ORB采用FAST检测算子，速度快，但不具有尺度不变性;Bekele等就BRIEF、ORB、BRISK、FREAK和SIFT这5种局部特征描述符的性能进行了比较，认为BRISK特征描述符在这五种二进制特征描述符中拥有最高的精确度以及最大的最佳匹配点数目。得到了描述子后，可调用匹配算法进行特征点的匹配。目前广泛使用的有暴力匹配算法BFMatcher，该算法在向量空间中，将特征点的描述子一一比较，选择距离（Hamming距离或者欧式距离）较小的一对作为匹配点。对比只是用暴力匹配的方法，进行过滤后的匹配效果好了很多。针对暴力匹配，可以使用交叉匹配的方法来过滤错误的匹配。此外，还有KNN匹配，K近邻匹配，在匹配的时候选择K个和特征点最相似的点，如果这K个点之间的区别足够大，则选择最相似的那个点作为匹配点，通常选择K=2，也就是最近邻匹配。对每个匹配返回两个最近邻的匹配，如果第一匹配和第二匹配距离比率足够大（向量距离足够远），则认为这是一个正确的匹配，比率的阈值通常在2左右。将不满足的最近邻的匹配之间距离比率大于设定的阈值（1/1.5）匹配剔除。另外还可采用随机采样一致性（RANSAC）来过滤掉错误的匹配，该方法利用匹配点计算两个图像之间单应矩阵，然后利用重投影误差来判定某一个匹配是不是正确的匹配。结合工程实际，在大型结构的图像测量中，视场聚焦于结构局部，特征稀少，如果能够检测到相对丰富的特征点将会对后续图像序列的特征点匹配十分有利；位移测量的精度不仅取决于特征点检测的亚像素精度，最终的特征点匹配进度也十分关键。
技术实现思路
为了克服现在技术中的缺点与不足，本专利技术的目的在于提供一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法，本专利技术克服了传统接触式桥梁挠度测量设备布置和采集系统繁琐的缺陷，相比已有的光学测量方法，不需要在结构上粘贴特征目标而是直接利用结构特征，真正实现非接触。为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法，包括以下步骤：（1）图像采集：加载前，将相机架设于桥面测点位置，调整相机镜头聚焦至竖向变形可忽略的结构位置，并采集初始参考图；正式加载后，相机继续采集图像，作为变形图；（2）预估结构的最大绝对像素位移A；其中，所述步骤（2）中对结构的最大变形量A的预估是目前光测方法中所没有的，该步骤基于桥梁大型结构变形小的工程普遍特征；（3）标定尺度参数s；（4）在参考图中框选计算区域，采用经典的SURF检测器，对参考图和变形图进行特征点检测，对最终确定的稳定特征点求解亚像素坐标；（5）设定搜索半径R=A，根据参考图中的待匹配特征点坐标，在变形图中筛选出与待匹配特征点的像素坐标距离不超过R的目标特征点；所述步骤（5）中的基于搜索半径R对目标特征点进行筛选，是目前匹配方法中所没有采用过的；（6）基于BRISK描述器求解待匹配特征点和目标特征点的梯度和主方向，进而得到二进制描述符；（7）基于描述符进行特征点匹配：求解待匹配特征点和各目标特征点之间的Hamming距离，以该距离最小作为原则，完成特征点匹配；（8）对特征点在变形前后图像中的亚像素纵坐标作差，得到亚像素位移d；（9）通过尺度参数将亚像素位移转换成物理位移D，得到不动基点相对测点的竖向位移。优选地，所述步骤（3）标定尺度参数s的标定方法如下：采用激光测距仪测量相机CCD靶面距离聚焦位置的距离多次测量取均值，求尺度参数s1;通过结构已知物理尺寸在图像中的像素距离，标定尺度参数s2，得s=(s1+s2)/2。优选地，所述步骤（9）物理位移D=d*s，其中d为亚像素位移，s为尺度参数。优选地，所述尺度参数s1的公式如下：其中，L是测点到相机光心的距离，是相机的像元尺寸，为镜头焦距，（,）是测点像素坐标，(,)是图像中心的像素坐标。优选地，所述不动基点相对测点的竖向位移与物理位移D符号相反。本专利技术与现有技术相比，其有益效果为：1.本专利技术克服了传统接触式桥梁挠度测量设备布置和采集系统繁琐的缺陷，相比已有的光学测量方法，不需要在结构上粘贴特征目标而是直接利用结构特征，真正实现非接触。而且，需要测量桥梁结构的哪个几分测点，只需要将其架设在该位置的桥面上，突破了已有光测方法架设于岸边追踪桥梁测面而不能精确定位待测位置的局限性。再者，本专利技术中首次针对简单刚体平移的变形特征，提出了基于变形幅值预估对目标特征点进行筛选而后进行暴力匹配的特征点匹配策略。这一改进巧妙利用大型结构小变形的特点，有效剔除错误的特征点匹配。2.本专利技术将SURF检测器与BRISK描述子结合，作为本研究的特征匹配算法，兼具SURF检测数量丰富、计算速度快和BRISK匹配数量大精度高的优点。利用桥梁刚体位移小的特点，本专利技术提出新的特征匹配搜索策略：在特征点检测之后，由初始图像中的待匹配特征点的像素坐标，同时根据由预估最本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）图像采集：加载前，将相机架设于桥面测点位置，调整相机镜头聚焦至竖向变形可忽略的结构位置，并采集初始参考图；正式加载后，相机继续采集图像，作为变形图；（2）预估结构的最大绝对像素位移A；（3）标定尺度参数s；（4）在参考图中框选计算区域，采用经典的SURF检测器，对参考图和变形图进行特征点检测，对最终确定的稳定特征点求解亚像素坐标；（5）设定搜索半径R=A，根据参考图中的待匹配特征点坐标，在变形图中筛选出与待匹配特征点的像素坐标距离不超过R的目标特征点；（6）基于BRISK描述器求解待匹配特征点和目标特征点的梯度和主方向，进而得到二进制描述符；（7）基于描述符进行特征点匹配：求解待匹配特征点和各目标特征点之间的Hamming距离，以该距离最小作为原则，完成特征点匹配；（8）对特征点在变形前后图像中的亚像素纵坐标作差，得到亚像素位移d；（9）通过尺度参数将亚像素位移转换成物理位移D，得到不动基点相对测点的竖向位移。

【技术特征摘要】
1.一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）图像采集：加载前，将相机架设于桥面测点位置，调整相机镜头聚焦至竖向变形可忽略的结构位置，并采集初始参考图；正式加载后，相机继续采集图像，作为变形图；（2）预估结构的最大绝对像素位移A；（3）标定尺度参数s；（4）在参考图中框选计算区域，采用经典的SURF检测器，对参考图和变形图进行特征点检测，对最终确定的稳定特征点求解亚像素坐标；（5）设定搜索半径R=A，根据参考图中的待匹配特征点坐标，在变形图中筛选出与待匹配特征点的像素坐标距离不超过R的目标特征点；（6）基于BRISK描述器求解待匹配特征点和目标特征点的梯度和主方向，进而得到二进制描述符；（7）基于描述符进行特征点匹配：求解待匹配特征点和各目标特征点之间的Hamming距离，以该距离最小作为原则，完成特征点匹配；（8）对特征点在变形前后图像中的亚像素纵坐标作差，得到亚像素位移d；（9）通过尺度参数将亚像素位...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建，于姗姗，朱程鹏，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32