【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁位移检测领域，尤其是一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法。
技术介绍
1、随着我国桥梁建设事业的迅猛发展，大型超级工程桥梁建设量与日俱增。在桥梁的全寿命周期中，养护期占桥梁寿命的90％，而桥梁的长期正常使用，不仅取决于建造质量，更依赖于后期的健康监测和养护水平。随着桥梁结构在交通运输建设中所占比重不断增加，桥梁的老化将导致桥梁结构不断被破坏，同时载荷能力也将减弱。为了保证桥梁的安全运行，避免灾难性垮塌，需要对桥梁进行健康安全监测。
2、传统利用接触测量系统获取结构的动态位移是桥梁损伤识别和桥梁安全评估的重要方法，但接触式传感器的安装过程比较繁琐，需要在现场埋设大量管线连接传感器，而且对监测结构体的正常运营有影响。
3、可见，传统方法在实际应用中的限制较大，且需要在监测目标上选择一个固定的参考点安装传感器，而在很多情况中如跨越江河、沟谷的桥梁和一些位于地形比较崎岖的建筑结构，要找到一个稳定的固定点安装测量传感器比较困难，很难满足对桥梁位移高效、便捷、低成本的测量。相比之下，无人机凭借其快速抵达...
【技术保护点】
1.一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，该方法通过基于深度学习的目标检测方法，提取栅格中心位置并进行无人机图像校正，高精度的计算桥梁位移。
3.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，所述S1中，采用的栅格样式形状，由五行五列矩形方块构成，其中心处为红色方块，其余的为黑色方块。
4.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，所述S2中，构建了标记数据...
【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，该方法通过基于深度学习的目标检测方法，提取栅格中心位置并进行无人机图像校正，高精度的计算桥梁位移。
3.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，所述s1中，采用的栅格样式形状，由五行五列矩形方块构成，其中心处为红色方块，其余的为黑色方块。
4.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，所述s2中，构建了标记数据集，考虑了不同外界复杂干扰环境的影响情况，以适应模型在各种条件下的应用范围。
5.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，所述s3中，yolov8网络模型的训练方法为：将数据集划分为训练集和验证集，设置训练系数及每次训练输入的图片数量，训练结束后，保存训练好的权重。
6.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的无人机桥梁位移检测方法，其特征在于，所述s4中，根据初步估计的目标范围，通过目标物体的颜色特征从图像中提取红色区域。将提取的...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔺鹏臻，梁涛，徐一帆，丁攀，马俊军，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：
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