【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁安全领域，尤其涉及一种桥墩侵界检测装置和方法。
技术介绍
1、为了检测桥墩是否被撞，立即采取有效防御措施，避免造成后期重大事故，需要提供一种桥墩侵界范围检测的装置和方法，在划定桥墩检测区域与检测区域，对于检测区域内除桥墩以外的侵入对象可以识别并且判断其是否存在危害桥墩的侵界行为。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种桥墩侵界检测装置和方法，是通过以下技术方案来实现的：
2、方案一：
3、一种桥墩侵界检测方法，包括以下步骤：
4、分别获取第一激光雷达和第二激光雷达的点云数据，将所述点云数据融合构成同一个3d点云，3d点云中包括桥墩的点云数据，并根据桥墩预设危险区域；
5、获得桥墩点云数据以外的其他侵入对象的点云数据，判断侵入对象是否已经进入或将要进入危险区域，若是，则判定存在侵界行为。
6、进一步的，包括以下步骤：对3d点云中的点云数据进行采样处理。
7、进一步的，所述将所述点云数据融合构成3d点云包括以下步骤：
8、对3d点云中点云数据进行离群点云过滤和体素网格过滤，过滤点云噪声，并通过k-means聚类算法对点云数据进行聚类处理，得到一个或者多个聚类对象。
9、进一步的，所述聚类处理包括对所述聚类对象进行深度学习分析。
10、进一步的，所述聚类处理包括对所述聚类对象大小进行过滤。
11、进一步的，所述判断侵入对象是否已经进入或将要进入危险区域，
12、若侵入对象没有和危险区域重合，对侵入对象的点云数据进行追踪，利用区域生长算法判断侵入对象点云是否将与危险区域相交，在分析后，若侵入对象运动方向为桥墩方向，可能会对桥墩造成重大损伤，判定侵入对象具有侵界行为；
13、判断侵入对象的点云数据是否和所述危险区域重合，若重合，则判断侵入对象有侵界行为。
14、进一步的，还包括以下步骤：在判断有侵界行为发生时，触发预警动作并记录视频数据和点云数据到数据库。
15、方案二：
16、一种桥墩侵界检测装置，包括第一激光雷达、第二激光雷达、交换机、边缘计算单元，第一激光雷达和第二激光雷达均朝向同一桥墩，分别照射在同一桥墩的两侧，所述交换机用于接收第一激光雷达和第二激光雷达所获得的点云数据，所述边缘计算单元用于获得交换机的点云数据并构成3d点云以及其中的桥墩和侵入对象。
17、进一步的，还包括第一视频采集单元和第二视频采集单元，所述一视频采集单元和第二视频采集单元用于拍摄同一桥墩的两侧，所述交换机获得所述第一视频采集单元和第二视频采集单元的视频数据。
18、进一步的，还包括终端数据库和云服务器，所述终端数据库和云服务器分别与所述边缘计算单元进行交互。
19、如此设计具有如下优点：本专利技术通过第一激光雷达和第二激光雷达的点云数据构成3d点云，3d点云中包括桥墩的点云数据，获得桥墩点云数据以外的其他侵入对象的点云数据，判断侵入对象是否已经进入或将要进入危险区域，判定是否存在侵界行为。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种桥墩侵界检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：包括以下步骤：对3D点云中的点云数据进行采样处理。
3.根据权利要求1所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：所述将所述点云数据融合构成3D点云包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：所述聚类处理包括对所述聚类对象进行深度学习分析。
5.根据权利要求3所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：所述聚类处理包括对所述聚类对象大小进行过滤。
6.根据权利要求1所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：所述判断侵入对象是否已经进入或将要进入危险区域，包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：还包括以下步骤：在判断有侵界行为发生时，触发预警动作并记录视频数据和点云数据到数据库。
8.一种桥墩侵界检测装置，其特征在于：包括第一激光雷达、第二激光雷达、交换机、边缘计算单元，第一激光雷达和第二激光雷达均朝向同一桥墩，分别照射在同一桥墩的两侧，所述交换机用于接收第一
9.根据权利要求8所述的桥墩侵界检测装置，其特征在于：还包括第一视频采集单元和第二视频采集单元，所述一视频采集单元和第二视频采集单元用于拍摄同一桥墩的两侧，所述交换机获得所述第一视频采集单元和第二视频采集单元的视频数据。
10.根据权利要求8所述的桥墩侵界检测装置，其特征在于：还包括终端数据库和云服务器，所述终端数据库和云服务器分别与所述边缘计算单元进行交互。
...【技术特征摘要】
1.一种桥墩侵界检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：包括以下步骤：对3d点云中的点云数据进行采样处理。
3.根据权利要求1所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：所述将所述点云数据融合构成3d点云包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：所述聚类处理包括对所述聚类对象进行深度学习分析。
5.根据权利要求3所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：所述聚类处理包括对所述聚类对象大小进行过滤。
6.根据权利要求1所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：所述判断侵入对象是否已经进入或将要进入危险区域，包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的桥墩侵界检测方法，其特征在于：还包括以下步骤：在判断有侵界行为发生时，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，陈金水，莫承恩，
申请(专利权)人：广东喜讯智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。