【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑工程，特别涉及一种基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法和系统。
技术介绍
1、随着现代建筑的发展，大跨度、高空间的建筑形式逐渐增多，钢屋盖支撑结构体系也在机场、会展中心等建筑中广泛应用。然而，由于这些建筑的支撑体系通常具有结构复杂、荷载大、施工难度高等特点，安全监控面临严峻挑战。目前，支撑结构监控多依赖压力和位移传感器，受限于实体传感器的数量和质量，其数据采集点较少，监控精度和时效性有限，难以实时全面地掌握支撑结构的受力和变形情况。此外，传统方法的监控阈值多依赖经验设定，难以准确反映每个特定项目的实际需求。因此，迫切需要一种更高效、更精确且实时性更好的监控方案，以提高钢屋盖支撑结构的施工安全性。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，改进钢屋盖支撑结构安全监控，专利技术人做出本专利技术，提供一种基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法和系统。
2、第一方面，本专利技术提供一种基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，包括以下步骤：建立钢屋盖支撑结构的有限元模型；根据有限元模型的节点，在钢屋盖支撑结构上选择监测点；通过视觉识别获取监测点的实时位移，包括：在监测点上设置对环境动态自适应的标志物；通过标定相机采集并识别多个标志物图像，获取多个监测点的实时位移；根据实时工况，调整监测点实时位移报警阈值；当任一监测点实时位移超过对应的报警阈值时，发出报警信号。
3、具体的，建立钢屋盖支撑结构的有限元模型，包括以下步骤：根据钢屋盖支撑结构的y型柱的具
4、具体的，对环境动态自适应的标志物按照颜色序列或频率编码进行发光，并根据现场光照强度，调整标志物发光强度。
5、具体的，通过标定相机采集并识别多个标志物图像，获取多个监测点的实时位移，包括以下步骤：通过标定相机采集包括多个标志物的图像；对图像中的标志物进行视觉识别，获得多个标志物的图像像素坐标；根据图像像素坐标与实际物理坐标之间的转换关系，得到多个标志物的实际物理坐标；根据多个标志物的实际物理坐标的变化，确定多个监测点的实时位移。
6、具体的，基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，还包括以下步骤：根据监测点的多源数据，修正对应监测点的实时位移；多源数据包括：通过视觉识别获取监测点的实时位移，和分别通过不同传感器，获取监测点的实时位移。
7、具体的，基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，还包括以下步骤：根据监测点的实时位移，对有限元模型的参数进行修正；对参数修正后的有限元模型进行屈曲分析，得到监测点屈曲破坏位移；对比监测点屈曲破坏位移和实时位移报警阈值，若监测点实时位移报警阈值大于对应监测点屈曲破坏位移，则将监测点实时位移报警阈值调整为小于对应监测点屈曲破坏位移。
8、具体的，修正的有限元模型的参数包括：钢屋盖支撑结构的弹性模量、节点连接刚度和y型柱的支撑位置。
9、具体的，基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，还包括以下步骤：建立钢屋盖支撑结构数字孪生模型，获取施工现场监测点实时位移；采用数字孪生模型，对施工方案进行模拟，通过对比监测点实时位移报警阈值和施工现场监测点实时位移，预测存在施工隐患的监测点和施工阶段。
10、具体的，基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，还包括以下步骤：根据存在施工隐患的监测点和施工阶段，优化施工方案或监测点实时位移报警阈值。
11、第二方面，本专利技术提供一种基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控系统，包括：
12、监测模块，用于建立钢屋盖支撑结构的有限元模型；根据有限元模型的节点，在钢屋盖支撑结构上选择监测点；通过视觉识别获取监测点的实时位移，包括：在监测点上设置对环境动态自适应的标志物；通过标定相机采集并识别多个标志物图像，获取多个监测点的实时位移；根据实时工况，调整监测点实时位移报警阈值。
13、报警模块，用于当任一监测点实时位移超过对应的报警阈值时，发出报警信号。
14、本专利技术提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
15、（1）本专利技术能够对钢屋盖支撑结构进行安全监控，通过在监测点上设置对环境动态自适应的标志物，并通过标定相机采集并识别多个标志物图像，获取多个监测点的实时位移，能够降低物理传感器的使用数量，节约监测成本，便于大量增加监测点数量，对更多的有限元模型节点进行监测，有利于在不同工况下，对监测点的位置和数量进行调整，提高监测效率，能够对难以安装传感器的空间进行监测。
16、（2）通过采用对环境动态自适应的标志物，使本专利技术适用于多种现场光照环境，便于标定相机采集并识别标志物图像，有利于更加准确及时获取监测点的实时位移，避免因标志物难以识别而影响监测。
17、（3）本专利技术根据实时工况，调整监测点实时位移报警阈值，能够在不同工况钢屋盖支撑结构受力数据变化后，设置相应的报警阈值，实现更有效的安全监测。
18、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
19、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立钢屋盖支撑结构的有限元模型，包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对环境动态自适应的标志物按照颜色序列或频率编码进行发光，并根据现场光照强度，调整所述标志物发光强度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过标定相机采集并识别多个标志物图像，获取多个监测点的实时位移，包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，还包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，还包括以下步骤：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，修正的所述有限元模型的参数包括：钢屋盖支撑结构的弹性模量、节点连接刚度和Y型柱的支撑位置。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，还包括以下步骤：
9.如权利要求8所述的
10.一种基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立钢屋盖支撑结构的有限元模型，包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对环境动态自适应的标志物按照颜色序列或频率编码进行发光，并根据现场光照强度，调整所述标志物发光强度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过标定相机采集并识别多个标志物图像，获取多个监测点的实时位移，包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于视觉识别的钢屋盖支撑结构安全监控方法，还包括以下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：解秀刚，蔡金志，申帅帅，张宏伟，郝海龙，李海文，李敏，史静，赵国政，
申请(专利权)人：中建二局安装工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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