本发明专利技术公开了一种桥梁基础冲刷的识别和评估方法,包括以下步骤:采集多波束三维图像和地质雷达二维图像,对其进行预处理,得到预处理后的多波束三维图像和地质雷达二维图像;对预处理后的多波束三维图像和地质雷达二维图像进行局部特征提取,得到图像中的局部特征;对图像中的局部特征进行匹配,剔除匹配不佳以及异常值的特征,并完成几何验证,得到匹配后的局部特征;对匹配后的局部特征进行融合,得到融合后的新图像;对融合后的新图像进行分析和评估,确定桥梁基础是否存在冲刷现象,若存在冲刷现象则评估其冲刷程度,完成桥梁基础冲刷识别和评估,本方法解决了现有桥梁基础冲刷检测方法精度和准确性不高的问题。基础冲刷检测方法精度和准确性不高的问题。基础冲刷检测方法精度和准确性不高的问题。
【技术实现步骤摘要】
一种桥梁基础冲刷的识别和评估方法
[0001]本专利技术涉及桥梁安全监测
,特别是涉及一种桥梁基础冲刷的识别和评估方法。
技术介绍
[0002]桥梁基础冲刷是桥梁使用过程中常见的问题之一,如果不能及时发现和处理,将会给桥梁的使用带来极大的风险和危害。
[0003]常用的桥梁基础冲刷检测方法包括:1、探杆探测:测试较快,费用较低,但无法准确给出河床断面和河床下方岩层特性。2、潜水探测:测试较快,但需要潜水相关经验,安全要求高。3、声呐检测:能连续测量,但需要天线浸入水中,检测设备相对昂贵,检测数据可能被测试环境噪音所影响,而且不能测试河床下方岩层特性。4、地震波反射检测:能连续且准确记录河床断面,同时给出河床下方岩层特性,但需要天线浸入水中,检测设备相对昂贵,检测数据可能被环境噪音所影响。5、地质雷达检测:具有精度高、影像直观、速度快、野外工作灵活等优点,能连续且准确记录河床断面,同时给出河床下方岩层特性,但检测设备相对昂贵,检测数据可能被噪音所影响,而且不能使用于盐水中。因此,需要进一步研究和改进桥梁基础冲刷检测方法,以更准确、可靠、高效地评价桥梁基础冲刷。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中的上述不足,本专利技术提供的一种桥梁基础冲刷的识别和评估方法解决了现有桥梁基础冲刷检测方法精度和准确性不高的问题。
[0005]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:提供一种桥梁基础冲刷的识别和评估方法,包括以下步骤:S1、采集多波束三维图像和地质雷达二维图像,对其分别进行预处理,得到预处理后的三维图像和二维图像;S2、对预处理后的多波束三维图像和地质雷达二维图像分别进行局部特征提取,得到三维图像和二维图像中的局部特征;S3、对三维图像和二维图像中的局部特征进行匹配,剔除匹配不佳以及异常值的特征,并完成几何验证,得到匹配后的局部特征;S4、对匹配后的局部特征进行融合,得到融合后的新图像;S5、对融合后的新图像进行分析和评估,当识别到融合后的新图像中的桥梁基础存在冲刷现象时,评估其冲刷程度,完成桥梁基础冲刷识别和评估。
[0006]进一步地:所述步骤S1包括以下分步骤:S11、对多波束三维图像和地质雷达二维图像进行去噪,得到去噪后的三维图像和二维图像;S12、采用中值滤波去除去噪后的三维图像和二维图像中的椒盐噪声,得到中值滤波后的三维图像和二维图像;
S13、对中值滤波后的三维图像和二维图像进行校正,得到校正后的三维图像和二维图像;S14、对校正后的三维图像和二维图像进行配准,使其在空间上对齐,得到配准后的三维图像和二维图像;S15、对配准后的三维图像和二维图像的质量进行检测,达到质量标准则得到预处理后的三维图像和二维图像。
[0007]进一步地:所述步骤S15中质量检测包括图像异常值检测和图像缺失数据检测。
[0008]进一步地:所述步骤S2包括以下分步骤:S21、使用高斯差分算子和高斯模糊函数检测预处理后的三维图像和二维图像中的关键点,并计算每个关键点的局部特征描述符;S22、采用距离测度来计算预处理后的三维图像和二维图像中的局部特征描述符的匹配度,得到三维图像和二维图像中的局部特征。
[0009]进一步地:所述步骤S3包括以下分步骤:S31、采用欧氏距离作为匹配方法,对图像中的局部特征进行匹配,得到初步匹配的局部特征,其公式如下:其中,为预处理后的三维图像中第i个关键点的局部特征描述符,为预处理后的二维图像中第j个关键点的局部特征描述符,m为特征描述符的维度,dist(.)为欧式距离函数,k为匹配的个数,和分别为三维图像中第i个关键点的局部特征描述符的第k个元素和二维图像中第j个关键点的局部特征描述符的第k个元素;S32、采用RANSAC算法对初步匹配的局部特征进行离群值剔除,得到剔除离群值的局部特征;S33、使用R
‑
Hough变换对剔除离群值的局部特征进行几何验证,完成局部特征的匹配,得到匹配后的局部特征。
[0010]进一步地:所述步骤S4采用基于加权平均法的融合方法,根据匹配后的局部特征中不同特征的重要性或可信度,赋予不同特征不同的权值,获得融合后的新图像,基于加权平均法的融合方法的数学表达式为:其中,为融合后的图像像素值,为第b幅图像在处的像素值,为第b幅图像在处的权值,b为计数标识,n为待融合的图像数。
[0011]进一步地:所述步骤S5通过比较融合后的新图像中的不同区域的像素值,确定是否存在冲刷现象;若某个区域的像素值与周围区域的像素值的差值高于预设值,则该区域存在冲刷现象,并对评估该冲刷的程度;
若某个区域的像素值与周围区域的像素值的差值不高于预设值,则该区域不存在冲刷现象。
[0012]进一步地:评估桥梁冲刷程度的方法包括以下步骤:S51、计算融合后的新图像中冲刷区域的像素平均值,与正常区域的像素平均值进行比较,评估冲刷的严重程度;S52、采用阈值法对融合后的新图像进行二值化处理,将融合后的新图像中的冲刷区域分割出来,确定冲刷的范围;S53、将冲刷的严重程度和冲刷的范围作为冲刷程度,完成对冲刷程度的评估。
[0013]本专利技术的有益效果为:
附图说明
图1为本专利技术所述的桥梁基础冲刷的识别和评估方法的流程图。
具体实施方式
[0014]下面对本专利技术的具体实施方式进行描述,以便于本
的技术人员理解本专利技术,但应该清楚,本专利技术不限于具体实施方式的范围,对本
的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
[0015]如图1所示,在本专利技术的一个实施例中,提供一种桥梁基础冲刷的识别和评估方法,包括以下步骤:S1、采集多波束三维图像和地质雷达二维图像,对其分别进行预处理,得到预处理后的三维图像和二维图像;S2、对预处理后的多波束三维图像和地质雷达二维图像分别进行局部特征提取,得到三维图像和二维图像中的局部特征;S3、对三维图像和二维图像中的局部特征进行匹配,剔除匹配不佳以及异常值的特征,并完成几何验证,得到匹配后的局部特征;S4、对匹配后的局部特征进行融合,得到融合后的新图像;S5、对融合后的新图像进行分析和评估,当识别到融合后的新图像中的桥梁基础存在冲刷现象时,评估其冲刷程度,完成桥梁基础冲刷识别和评估。
[0016]在本实施例中,所述步骤S1包括以下分步骤:S11、对多波束三维图像和地质雷达二维图像进行去噪,得到去噪后的三维图像和二维图像;去噪公式:其中,表示去噪后的图像像素值,表示原始图像像素值,表示噪声;S12、采用中值滤波去除去噪后的三维图像和二维图像中的椒盐噪声,得到中值滤波后的三维图像和二维图像;中值滤波公式:
其中,表示中值滤波后的图像像素值,f(x
‑
k:x+k,y
‑
k:y+k)表示以(x,y)为中心的k
×
k的邻域像素值,median(.)表示对邻域像素值进行排序后取中间值;本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种桥梁基础冲刷的识别和评估方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、采集多波束三维图像和地质雷达二维图像,对其分别进行预处理,得到预处理后的三维图像和二维图像;S2、对预处理后的多波束三维图像和地质雷达二维图像分别进行局部特征提取,得到三维图像和二维图像中的局部特征;S3、对三维图像和二维图像中的局部特征进行匹配,剔除匹配不佳以及异常值的特征,并完成几何验证,得到匹配后的局部特征;S4、对匹配后的局部特征进行融合,得到融合后的新图像;S5、对融合后的新图像进行分析和评估,当识别到融合后的新图像中的桥梁基础存在冲刷现象时,评估其冲刷程度,完成桥梁基础冲刷识别和评估。2.根据权利要求1所述的桥梁基础冲刷的识别和评估方法,其特征在于,所述步骤S1包括以下分步骤:S11、对多波束三维图像和地质雷达二维图像进行去噪,得到去噪后的三维图像和二维图像;S12、采用中值滤波去除去噪后的三维图像和二维图像中的椒盐噪声,得到中值滤波后的三维图像和二维图像;S13、对中值滤波后的三维图像和二维图像进行校正,得到校正后的三维图像和二维图像;S14、对校正后的三维图像和二维图像进行配准,使其在空间上对齐,得到配准后的三维图像和二维图像;S15、对配准后的三维图像和二维图像的质量进行检测,达到质量标准则得到预处理后的三维图像和二维图像。3.根据权利要求2所述的桥梁基础冲刷的识别和评估方法,其特征在于,所述步骤S15中质量检测包括图像异常值检测和图像缺失数据检测。4.根据权利要求1所述的桥梁基础冲刷的识别和评估方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下分步骤:S21、使用高斯差分算子和高斯模糊函数检测预处理后的三维图像和二维图像中的关键点,并计算每个关键点的局部特征描述符;S22、采用距离测度来计算预处理后的三维图像和二维图像中的局部特征描述符的匹配度,得到三维图像和二维图像中的局部特征。5.根据权利要求1所述的桥梁基础冲刷的识别和评估方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下分步骤:S31、...
【专利技术属性】
技术研发人员:唐堂,罗野,魏勇,樊涛,唐朝勇,田启滨,
申请(专利权)人:四川华腾公路试验检测有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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