【技术实现步骤摘要】
图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法及系统
本专利技术涉及桥梁领域，具体涉及一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法及系统。
技术介绍
桥梁是交通运输的关键组成部分，随着“交通强国”的逐步推进，大量的桥梁随之兴起。然而，一些桥梁工程项目出现了远未达到设计使用年限就遭到破坏的现象，究其原因，超载运输是其主要原因，桥梁道路车辙、网裂的形成、危桥的骤增等等，很少是由车辆荷载的疲劳强度而产生，绝大多数是超载所致。因此，识别桥梁的超重车并分析其危险性对于桥梁长期健康稳定运行十分重要。现有技术中，通常利用车辆动态称重系统来获取行驶车辆的重量等信息，利用传感器来获取桥梁在外载荷作用下结构响应，但是，上述两种数据相对孤立，未发挥最大利用价值。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法及系统，将图像识别与桥梁监测数据相结合，为桥梁长期健康稳定运行提供保障。为达到以上目的，本专利技术提供一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道...
【技术保护点】
1.一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取已有匝道视频监控数据，训练得到能够识别车辆的车辆目标检测器，训练能够识别车辆车轴数的车轴数量识别器；/n利用车辆目标检测器识别出经过匝道并进入桥梁的大型车辆，作为目标车辆；/n利用车轴数量识别器对目标车辆的车轴数进行识别，得到目标车辆的车轴数；/n判断目标车辆的车轴数是否大于预设阈值，若大于，则获取桥梁监测数据，判断桥梁当前荷载是否超过设定阈值，若是，则记录目标车辆的桥梁通行信息，若否，则不做处理；若不大于，则不做处理。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取已有匝道视频监控数据，训练得到能够识别车辆的车辆目标检测器，训练能够识别车辆车轴数的车轴数量识别器；
利用车辆目标检测器识别出经过匝道并进入桥梁的大型车辆，作为目标车辆；
利用车轴数量识别器对目标车辆的车轴数进行识别，得到目标车辆的车轴数；
判断目标车辆的车轴数是否大于预设阈值，若大于，则获取桥梁监测数据，判断桥梁当前荷载是否超过设定阈值，若是，则记录目标车辆的桥梁通行信息，若否，则不做处理；若不大于，则不做处理。
2.如权利要求1所述的一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法，其特征在于，所述训练得到能够识别车辆的车辆目标检测器，具体步骤包括：
对匝道视频监控中部分图像使用矩形框对车辆进行人工标注；
基于标注信息，得到图像中车辆的位置信息和类别信息；
将每幅图像及图像中每辆车对应矩形框的位置信息和车辆类别信息作为一个样本，构成车辆标注数据集；
利用车辆标注数据集对车辆目标检测器进行训练。
3.如权利要求1所述的一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法，其特征在于，所述训练能够识别车辆车轴数的车轴数量识别器，具体步骤包括：
截取匝道视频监控中的部分车辆图像，使用矩形框对车辆轮胎进行人工标注；
基于标注，得到车辆图像中车辆轮胎对应矩形框的位置信息和类别信息；
将每幅图像及图像中轮胎对应矩形框的位置信息和类别信息作为一个样本，构成车轴标注数据集；
利用车轴标注数据集对车轴数量识别器进行训练。
4.如权利要求3所述的一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法，其特征在于，当利用车轴数量识别器对目标车辆的车轴数进行识别，得到目标车辆的车轴数之后，还包括校验过程，所述校验过程为：
对同一辆车中任意两个轮胎矩形框的重叠面积进行判断，若重叠面积大于预设值，则取消两个轮胎中任何一个轮胎矩形框的识别结果，若重叠面积不大于预设值，则不做处理；
计算任意两个轮胎矩形框的中心在竖直方向上的距离，若距离大于当前两个矩形框高度之和的二分之一，则取消位置靠上的矩形框的识别结果。
当前车辆的车轴数等于当前车辆剩下的矩形框个数。
5.如权利要求1所述的一种图像识别与桥梁监测相结合的匝道重车识别方法，其特征在于：
所述桥梁通行信息包括通行视频录像、通行时间和目标车辆经过桥梁时的桥梁监测数据；
所述通行时间由目标车辆进入视频监控区域和离开视频监控区域的时间确定，在目标车辆进入视频监控区域和离开视频监控区域的时间范围内，若桥梁当前荷载超过设定阈值，且目标车辆的车轴数大于预设阈值，则记录目标车辆的桥梁通行信息。
6.一种图像识别与桥...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈圆，赵训刚，阮小丽，王波，吴巨峰，江禹，王鑫，王熊珏，吴何，周强，
申请(专利权)人：中铁大桥科学研究院有限公司，中铁大桥局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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