一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法技术

本发明专利技术公开了一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法，包括以下步骤：利用影像采集设备拍摄桥梁结构上测点在荷载作用下的振动时程图像序列，并同步采集测点的实测加速度响应；根据振动时程图像序列基于模板匹配算法对测点的位置进行持续追踪，得到测点在图像坐标下的位移时程曲线；对测点实测加速度响应进行数值积分得到测点的动态位移；将测点在图像坐标下的位移时程曲线和动态位移进行带通滤波，并利用最小二乘法拟合比例因子；对测点在图像坐标下的位移时程曲线进行低通滤波，对动态位移进行高通滤波，将二者进行数据融合得到测点的高精度位移。本发明专利技术融合计算机视觉与加速度的优势，计算过程简单，运算量小且位移计算精度更高。量小且位移计算精度更高。量小且位移计算精度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法


[0001]本专利技术属于结构工程领域，具体涉及一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法。

技术介绍

[0002]结构在荷载作用下的位移响应是结构健康监测和安全状态评估的关键参数。通过监测位移可以获知结构的刚度信息，局部位移的异常可能代表结构局部发生刚度损伤。
[0003]目前用于实际运营桥梁位移测量的方法主要可以分为直接法和间接法两类。其中直接法是指利用接触式或非接触式位移传感器直接测量结构的位移。接触式传感器有百分表、线性可变差动变压器位移计(LVDT)、全站仪和水准仪等。其中，百分表和LVDT可以得到实时精确的位移结果，但是需要在桥下搭设测量平台，且需要人工靠近桥梁底面安装传感器，在实际操作中较为繁琐，对于跨水和桥下净空较高的桥梁不适用；全站仪和水准仪的采样频率较低，只能获取结构的静力位移，无法测量在动力荷载下的实时位移响应。为了克服接触式传感器的不足，包括全球定位系统(GPS)、激光多普勒测振仪(LDS)、雷达干涉系统和基于计算机视觉的非接触测量方法得到了大量研究。其中，GPS能够测量结构上点的三维坐标，但由于其有限的采样频率和测量精度，无法测量实时动位移响应。LDS能实现高精度和高频率的测量，但其价格较昂贵，且只能满足单点测量。雷达干涉测量可以实现多点的高精度测量，但测量前需要在结构上安装反射面，操作比较复杂。
[0004]基于计算机视觉的非接触位移测量方法以其简单方便、低成本、全场测量和远距测量的优势得到了广泛研究和部分应用。其主要原理为利用相机拍摄被测结构物视频，采用目标追踪算法进行图像处理得到测点在图像中的运动轨迹，再通过图像尺度与真实尺度的转换得到结构的真实变形信息。然而，在实际测量中，由于普通消费级摄像机采样频率多为20～60Hz，无法采集结构的高频响应；另外，在测量中要求摄像机光轴垂直于结构变形方向，否则在图像尺寸和真实尺寸的转换过程会引起较大误差；最后，由图像尺寸转换为真实尺寸的比例因子计算需已知测量距离或结构的尺寸及在图像中对应的像素数量。
[0005]间接法是指通过测量结构的其他物理量响应，再通过该物理量计算位移。例如，可通过加速度二次积分计算位移。但是，由于常规加速度传感器的超低频响应较差，并且数值积分过程会放大低频噪声。所以认为由加速度计算得到的高频位移分量相较于低频位移分量更为可信。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法解决了常规加速度传感器的超低频响应较差，并且数值积分过程会放大低频噪声；普通消费级摄像机采样频率无法采集结构的高频响应的问题。
[0007]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法，包括以下步骤：
[0008]S1、利用影像采集设备拍摄桥梁结构上测点在荷载作用下的振动时程图像序列，并同步采集测点的实测加速度响应；
[0009]S2、根据振动时程图像序列基于模板匹配算法对测点的位置进行持续追踪，得到测点在图像坐标下的位移时程曲线；
[0010]S3、对测点实测加速度响应进行数值积分得到测点的动态位移；
[0011]S4、将测点在图像坐标下的位移时程曲线和动态位移进行带通滤波，并利用最小二乘法拟合比例因子；
[0012]S5、对测点在图像坐标下的位移时程曲线进行低通滤波，对动态位移进行高通滤波，将二者进行数据融合得到测点的高精度位移。
[0013]进一步地，步骤S1的具体实现方式如下：
[0014]在目标监测桥梁的目标测点布置一个加速度传感器，利用配套数据采集系统采集桥梁在荷载作用下的竖向振动加速度，得到采集测点的实测加速度响应；在桥外稳定位置处用三脚架固定影像采集设备，调整设备角度使得测点位于视场中部，得到振动时程图像序列。
[0015]进一步地，步骤S2的具体实现方式如下：
[0016]S2
‑
1、将振动时程图像序列转换为灰度图像序列；
[0017]S2
‑
2、在第一帧图像中框选包含目标测点的图像子集，即模板；
[0018]S2
‑
3、根据经验预测模板的运动范围，在图像中框选能包含模板运动范围的图像子集，即感兴趣区域ROI；
[0019]S2
‑
4、根据公式：
[0020][0021]得到对感兴趣区域ROI归一化相关系数；其中，T(m,n)为从第一帧图像中所选择的模板；为模板T(m,n)中所有像素点的灰度平均值；M
i,j
(m,n)为待进行相关系数计算图像的感兴趣区域ROI；为模板T(m,n)盖住M
i,j
(m,n)部分的图像子集上所有像素点的灰度均值；(i，j)为模板平移后的坐标；M为模板的宽度、N为模板的高度；
[0022]S2
‑
5、取的最大值，将模板平移后的坐标作为像素坐标(x,y)；
[0023]S2
‑
6、根据公式：
[0024][0025]F＝ax2+by2+cx+dy+e
[0026][0027]得到亚像素最佳匹配点坐标(x0,y0)；其中，A为相关系数幅值；σ
x
为x方向的标准差；σ
y
为y方向的标准差；x0为亚像素最佳匹配点x坐标；y0为亚像素最佳匹配点y坐标；I(x,y)在x＝x0和y＝y0时达到最大值；F＝ln I(x,y)；I(x,y)；
[0028]S2
‑
7、获取每一帧图像的目标测点在后续帧中的亚像素坐标，将每一帧的亚像素坐标在时间上串联，得到目标测点在图像坐标系中的亚像素位移时程曲线，记为u
im
(t
im
)。
[0029]进一步地，步骤S3的具体实现方式如下：
[0030]根据公式：
[0031][0032]μ＝46.81N
‑
1.95
[0033]C＝(L
T
L+μ2I)
‑1L
T
L
a'
[0034]得到正则化系数μ和测点的动态位移u
a'
＝Ca'(Δt)2；其中，L＝L
a'
L
c
；L
a'
为2k+1阶对角矩阵，对角线首尾元素值为其余元素为1；L
c
为(2k+1)*(2k+3)阶线性算子；2k+1为一个计算时窗内的加速度数据点数；Δt为两相邻采样点的时间间隔；N为加速度数据总点数；I为(2k+3)阶单位矩阵；C为系数矩阵；(
·
)
T
表示矩阵的转置；a'表示实测加速度向量。
[0035]进一步地，步骤S4的具体实现方式如下：
[0036]S4
‑
1、根据公式：
[0037]H3＝本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用影像采集设备拍摄桥梁结构上测点在荷载作用下的振动时程图像序列，并同步采集测点的实测加速度响应；S2、根据振动时程图像序列基于模板匹配算法对测点的位置进行持续追踪，得到测点在图像坐标下的位移时程曲线；S3、对测点实测加速度响应进行数值积分得到测点的动态位移；S4、将测点在图像坐标下的位移时程曲线和动态位移进行带通滤波，并利用最小二乘法拟合比例因子；S5、对测点在图像坐标下的位移时程曲线进行低通滤波，对动态位移进行高通滤波，将二者进行数据融合得到测点的高精度位移。2.根据权利要求1所述的一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法，其特征在于，步骤S1的具体实现方式如下：在目标监测桥梁的目标测点布置一个加速度传感器，利用配套数据采集系统采集桥梁在荷载作用下的竖向振动加速度，得到采集测点的加速度响应；在桥外稳定位置处用三脚架固定影像采集设备，调整设备角度使得测点位于视场中部，得到振动时程图像序列。3.根据权利要求2所述的一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法，其特征在于，步骤S2的具体实现方式如下：S2
‑
1、将振动时程图像序列转换为灰度图像序列；S2
‑
2、在第一帧图像中框选包含目标测点的图像子集，即模板；S2
‑
3、根据经验预测模板的运动范围，在图像中框选能包含模板运动范围的图像子集，即感兴趣区域ROI；S2
‑
4、根据公式：得到对感兴趣区域ROI归一化相关系数其中，T(m,n)为从第一帧图像中所选择的模板；为模板T(m,n)中所有像素点的灰度平均值；M
i,j
(m,n)为待进行相关系数计算图像的感兴趣区域ROI；为模板T(m,n)盖住M
i,j
(m,n)部分的图像子集上所有像素点的灰度均值；(i，j)为模板平移后的坐标；M为模板的宽度、N为模板的高度；S2
‑
5、取的最大值，将模板平移后的坐标作为像素坐标(x,y)；S2
‑
6、根据公式：F＝ax2+by2+cx+dy+e
得到亚像素最佳匹配点坐标(x0,y0)；其中，A为相关系数幅值；σ
x
为x方向的标准差；σ
y
为y方向的标准差；x0为亚像素最佳匹配点x坐标；y0为亚像素最佳匹配点y坐标；I(x,y)在x＝x0和y＝y0时达到最大值；F＝lnI(x,y)；时达到最大值；F＝lnI(x,y)；S2
‑
7、获取每一帧图像的目标测点在后续帧中的亚像素坐标，将每一帧的亚像素坐标在时间上串联，得到目标测点在图像坐标系中的亚像素位移时程曲线，记为u
im
(t
im
)。4.根据权利要求3所述的一种融合计算机视觉及加速度的桥梁高精度位移监测方法，其特征在于，步骤S3的具体实现方式如下：根据公式：μ＝46.81N
‑
1.95
C＝(L
T

【专利技术属性】
技术研发人员：吴桐，唐亮，兰小均，王一璇，
申请(专利权)人：重庆交通大学，
类型：发明
国别省市：