一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，包括以下步骤：S01，在拉索上布置目标点，通过相机获取拉索振动视频；S02，将拉索振动视频分解为时间序列图像，并进行数字量化处理；S03，利用假彩色增强方法、二值化以及形态学处理方法对拉索上布置的目标进行捕捉分析；S04，通过计算目标形心坐标，获得拉索振动的时域图像；S05，经过快速傅里叶变换得到拉索振动频域图像并提取拉索的振动频率；S06，基于频率法计算拉索索力。本发明专利技术提供的一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，采用非接触式振动测量方式，快速可靠，能够较好地满足工程实际的需求。

A cable force measurement method based on target recognition and tracking in digital image technology

The invention discloses a cable force measurement method based on the target recognition and tracking in the digital image technology, which comprises the following steps: S01, arranging the target point on the cable, obtaining the cable vibration video through the camera; S02, decomposing the cable vibration video into the time series image, and carrying out the digital quantization processing; S03, using the false color enhancement method, binarization and morphological processing method The objects arranged on the cable are captured and analyzed; S04, the time-domain image of the cable vibration is obtained by calculating the centroid coordinates of the objects; S05, the frequency-domain image of the cable vibration is obtained by fast Fourier transform and the vibration frequency of the cable is extracted; S06, the cable force is calculated based on the frequency method. The cable force measurement method based on target recognition and tracking in digital image technology adopts non-contact vibration measurement method, which is fast and reliable, and can better meet the actual needs of the project.

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法
本专利技术涉及一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，属于桥梁健康监测

技术介绍
随着社会经济及工程技术不断发展，桥梁结构健康监测的需求日益增多。拉索作为缆索支承型桥梁重要的承载构件，在桥梁整体结构安全中发挥着举足轻重的作用，对其动态响应及索力的测量也成为桥梁结构健康监测过程中重要的考核指标。目前，索力测试的方法主要有压力传感器法、压力油表法、电磁感应法以及振动频率法。压力传感器和压力油表法属于直接量测法，一般适用于桥梁建造施工过程中拉索张拉过程中的索力测定。磁通量法主要是通过捕捉磁场伴随索力改变时的变化，适用于长期监测和非接触式测量，但是初期成本投入较大，安装便利性有待提高。振动频率法大量应用于各种拉索结构的监测中，但频率法的量测仍然是通过安装加速度传感器的方式来捕捉拉索的动态位移，这就不可避免地需要进行大量线路布设工作来实现数据传输，这也使得对传感器的养护和管理面临较多的问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，克服现有技术的缺陷，提供一种采用非接触式振动测量方式，快速可靠，能够较好地满足工程实际的需求的基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，包括以下步骤：S01，在拉索上布置目标点，通过相机获取拉索振动视频；S02，将拉索振动视频分解为时间序列图像，并进行数字量化处理；<br>S03，利用假彩色增强方法、二值化以及形态学处理方法对拉索上布置的目标进行捕捉分析；S04，通过计算目标形心坐标，获得拉索振动的时域图像；S05，经过快速傅里叶变换得到拉索振动频域图像并提取拉索的振动频率；S06，基于频率法计算拉索索力。S01中，目标点的形状包括圆形或者方形。S02中，数字量化处理后，数字图像变为一个二维数组用函数f(x，y)表示，可以表示为公式(1)。其中，x，y分别代表每个像素点在图像中的坐标，f(x，y)代表在该点处的灰度值，M代表图像横向的像素个数，N代表图像纵向的像素个数。S03中，假彩色增强方法通用的线性假彩色映射可表示为公式(2)：其中，RF、GF和BF分别代表图像经过假彩色增强之后某一像素点的红色分量、黄色分量和蓝色分量，Rf、Rf和Bf分别原图像的红色分量、黄色分量和蓝色分量，a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2和c3为线性假彩色映射矩阵的参数，可以根据具体的颜色需求选择不同的映射矩阵。S03中，形态学处理方法包括公式(3)到公式(6)总共四种运异；其中，公式(3)是腐蚀的定义运算，即通过B结构元素对A进行腐蚀，是满足以下条件的点(x，y)的集合：B的中心点平移到点(x，y)时，B完全包含于A中；公式(4)是膨胀的定义运算，即通过B结构元素对A进行腐蚀，是满足以下条件的点(x，y)的集合：B的中心点平移到点(x，y)时，B与A的交集非空；公式(5)是膨胀腐蚀相结合的开运算，即先腐蚀后膨胀；公式(6)是膨胀腐蚀相结合的闭运算，即先膨胀后腐蚀；其中，A指的是被处理的图像，B是用于处理图像的结构元素，代表腐蚀运算，通过B结构元素对A进行腐蚀运算，代表膨胀运算，通过B结构元素对A进行膨胀运算。(B)xy代表用于图像处理的结构元素。S04中，设经过一系列图像处理后的区域大小为M×N，h(x，y)是每个像素点在图像矩阵中对应的灰度值，则目标的形心坐标为：其中，xc、yc分别代表形心横坐标和纵坐标。S06中，索的张力的计算方式如下：式中：T是索的张力，m是索的线密度，l是索的计算长度，fn是索的第n阶自振频率，索力值由多点平均化后得到。本专利技术的有益效果：1、本专利技术是非接触式索力测量的一种，无需安装传统的传感器，对拉索结构正常的运营无影响；2、本专利技术不需要布设大量的线路，可以通过多点测量获取拉索整体模态信息，同时可以获得多根拉索振动信息，有较高的测试效率；3、利用假彩色增强、二值化以及形态学处理的数字图像处理方法，可以精确地捕捉目标点，通过形心的计算，得到位移时程曲线；4、可以快速捕捉拉索振动动态特性以及计算索力，可以获得拉索多点振动信息，通过平均化的方法修正拉索索力值，同时也可以计算多根拉索的索力。附图说明图1为本专利技术一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法的流程图；图2为本专利技术中实验模型振动视频分解后图像；图3为本专利技术中假彩色增强处理后的图像；图4为本专利技术中二值化后的图像；图5为本专利技术中形态学处理后的图像。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述，以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。如图1所示，本专利技术公开一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，包括以下步骤：步骤一，在拉索上布置目标点，目标点具有一定形状特征的目标点，比如圆形或者方形。通过单反相机采集桥梁拉索的振动视频，并配备与相机相匹配的三脚架。步骤二，将拉索振动视频分解为时间序列图像，并进行数字量化处理。本专利技术中实验模型振动视频分解后图像如图2所示。具体地，需要将采集的视频分解为可以用于数字图像处理分析的单帧图像。数字图像的数字量化是指将分解后的单帧图像转化为数字矩阵，数字矩阵每个数字代表图像的每个像素点的灰度值。数字图像的采集与数字化处理。数字图像的采集与量化实际上就是图像数字化的过程，计算机对数字矩阵进行运算的过程也就是图像处理的过程。图像的量化就是将取样后的每个子区域分为若干区间，并用一个数值来代表该区间的灰度值。图像采样后会自动进行离散处理，以矩阵的形式储存。每一个小区域称为像素，每个像素包含两个属性，即位置与灰度值，如果一幅图横向有M个像素，纵向有N个像素，则图像的大小为M×N个像素，数字量化之后，数字图像变为一个二维数组用函数f(x，y)表示，可以表示为公式(1)。其中，x，y分别代表每个像素点在图像中的坐标，f(x，y)代表在该点处的灰度值。步骤三，利用假彩色增强方法、二值化以及形态学处理方法对拉索上布置的目标进行捕捉分析。利用假彩色增强技术使得目标点在RGB图像中更加突出，易于观察与识别；转化为二值化图像，可以提高图像处理和计算的效率，节约处理时间；通过形态学处理，包括膨胀、腐蚀以及开闭运算，使目标点更加饱满，去除噪声区域，改善图片质量。假彩色增强技术是指对一张彩色图像进行数学运算，通过映射函数来改变图像各像素的三原色分量，从而获得不同于原彩色图像色彩分布的新彩色图像。假彩色增强技术处理图像的主要目的是使得目标子区呈现出不同于环境的颜色，可以被快速捕捉。本专利技术中假彩色增强处理后的图像如图3本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS01，在拉索上布置目标点，通过相机获取拉索振动视频；/nS02，将拉索振动视频分解为时间序列图像，并进行数字量化处理；/nS03，利用假彩色增强方法、二值化以及形态学处理方法对拉索上布置的目标进行捕捉分析；/nS04，通过计算目标形心坐标，获得拉索振动的时域图像；/nS05，经过快速傅里叶变换得到拉索振动频域图像并提取拉索的振动频率；/nS06，基于频率法计算拉索索力。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，其特征在于：包括以下步骤：
S01，在拉索上布置目标点，通过相机获取拉索振动视频；
S02，将拉索振动视频分解为时间序列图像，并进行数字量化处理；
S03，利用假彩色增强方法、二值化以及形态学处理方法对拉索上布置的目标进行捕捉分析；
S04，通过计算目标形心坐标，获得拉索振动的时域图像；
S05，经过快速傅里叶变换得到拉索振动频域图像并提取拉索的振动频率；
S06，基于频率法计算拉索索力。


2.根据权利要求1所述的一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，其特征在于：S01中，目标点的形状包括圆形或者方形。


3.根据权利要求1所述的一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，其特征在于：S02中，数字量化处理后，数字图像变为一个二维数组用函数f(x，y)表示，可以表示为公式(1)。



其中，x，y分别代表每个像素点在图像中的坐标，f(x，y)代表在该点处的灰度值，M代表图像横向的像素个数，N代表图像纵向的像素个数。


4.根据权利要求1所述的一种基于数字图像技术中目标识别追踪的索力测量方法，其特征在于：S03中，假彩色增强方法通用的线性假彩色映射可表示为公式(2)：



其中，RF、GF和BF分别代表图像经过假彩色增强之后某一像素点的红色分量、黄色分量和蓝色分量，Rf、Rf和Bf分别原图像的红色分量、黄色分量和蓝色分量，a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2和c3为线性假彩色映射矩阵的参数，可以根据具体的颜色需求选择不同的映射矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷冬，杜文康，朱飞鹏，白鹏翔，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32