近年來,我國高速鐵路成網(wǎng)效應(yīng)愈加突顯,鐵路橋梁的養(yǎng)護任務(wù)也不斷加重,其中,裂縫是威脅高速鐵路橋梁安全服役的重要隱患之一。因此,實現(xiàn)裂縫精準(zhǔn)檢測和尺寸測量具有重要的現(xiàn)實意義,也是高速鐵路橋梁領(lǐng)域的重點研究課題。目前,我國高速鐵路橋梁裂縫的檢測和尺寸測量工作主要依靠人工巡檢的方式實現(xiàn),不僅耗時耗力,而且檢測精度有限。隨著自動化技術(shù)在橋梁裂縫檢測領(lǐng)域的不斷實踐,以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)在相關(guān)目標(biāo)檢測領(lǐng)域表現(xiàn)出的巨大優(yōu)勢,采用自動化技術(shù)實現(xiàn)高速鐵路橋梁裂縫的自動監(jiān)測,已成該領(lǐng)域?qū)W者的研究共識。但現(xiàn)有的裂縫檢測和識別技術(shù)遠不能滿足工程實踐的需求,因此,自動化裂縫特征識別技術(shù)亟待研究。本文以高速鐵路橋梁實際裂縫圖像為研究對象,從裂縫的分類、特征提取以及尺寸測量方面開展工作,主要研究內(nèi)容如下:(1)裂縫圖像的預(yù)處理和分類。首先提出一種改進的mask算法對裂縫原始圖像解決圖像灰度分布不均勻的問題,獲得高對比度的圖像,并運用去模糊算法實現(xiàn)裂縫特征的增強,然后設(shè)計了一種改進Faster R-CNN+ZF模型的智能裂縫檢測方法,制作裂縫數(shù)據(jù)集輸入網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,實現(xiàn)了對所有裂縫的自動分類,總體分類精度達到93.7%,為高速鐵路橋梁裂縫檢測提供了一種新的分類方式。(2)裂縫的特征提取。對分類篩選出來的含裂縫圖像,首先使用稀疏模板的中值濾波算法進行圖像去噪,然后采用改進的基于四點標(biāo)記的透視變換方法,得到了標(biāo)準(zhǔn)的正視矯正圖,最后利用閾值分割、二級連通域去噪、邊緣檢測以及形態(tài)學(xué)處理技術(shù),提取出了高質(zhì)量的裂縫特征。(3)裂縫長寬尺寸測量。首先利用相機標(biāo)定,求出相機的內(nèi)、外參數(shù)和畸變參數(shù),然后提出一種基于特征節(jié)點的分段多項式擬合算法和一種基于界點的分段光順曲線拼接算法,通過擬合裂縫輪廓特征的單像素寬中心線,實現(xiàn)裂縫長度的非接觸測量,提出一種基于單像素大小的裂縫寬度測量算法和量化腐蝕算法,實現(xiàn)裂縫特征的平均寬度和最大寬度測量。挑選實際樣本進行尺寸測量試驗,各個參數(shù)的測量精度均滿足工程實踐需求,由此驗證了所提算法的魯棒性和實用性,可以實現(xiàn)高速鐵路橋梁裂縫的自動化測量,為高速鐵路橋梁裂縫的尺寸測量提供了一種更為有效的手段。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;U446
【部分圖文】：

偉大夢想提供了堅實的動力，是現(xiàn)代化建設(shè)的重要基石。僅去年一年，我國高速鐵逡逑路運營里程就增長４１００公里，高鐵成網(wǎng)效應(yīng)愈加凸顯，預(yù)計到２０２５年，高鐵運營逡逑里程將達到３．８萬公里，“人便其行、貨暢其流”的目標(biāo)逐漸成為現(xiàn)實。如圖１＿１為逡逑我國聞速鐵路網(wǎng)基本構(gòu)架。逡逑Ｉ高速鐵路網(wǎng)基本構(gòu)架：！逡逑ｗ邐Ｑｒ逡逑圖ｉ－ｉ高速鐵路網(wǎng)基本架構(gòu)逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－１邋Ｂａｓｉｃ邋ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｈｉｇｈ邋ｓｐｅｅｄ邋ｒａｉｌｗａｙ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑隨著“一帶一路”國家戰(zhàn)略的穩(wěn)步推進，中國高鐵“走出去”面臨著前所未有逡逑的發(fā)展機遇，鐵路系統(tǒng)的智慧化程度也越來越高［１］，鐵路線路維護正朝著自動化、逡逑信息化和智能化的方向不斷發(fā)展，高速鐵路穩(wěn)定健康發(fā)展必將扮演更加重要的作逡逑用。其中，高速鐵路橋梁是高速鐵路系統(tǒng)的重要組成部分，如圖ｌ－２（ａ）所示為跨河逡逑橋，圖ｌ－２（ｂ）所示為高架橋。邐邐逡逑（ａ）邐』’（ｂ）逡逑圖１－２高速鐵路橋梁逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－２邋Ｈｉｇｈ邋Ｓｐｅｅｄ邋Ｒａｉｌｗａｙ邋Ｂｒｉｄｇｅ逡逑１逡逑

這也將成為裂縫監(jiān)測環(huán)節(jié)的創(chuàng)新關(guān)鍵點。逡逑然而，目前在高速鐵路橋梁裂縫自動化檢測領(lǐng)域上的實踐還不夠成熟，我國高逡逑速鐵路橋梁縫檢測主要依靠技術(shù)人員手持檢測設(shè)備完成［４］，如圖ｌ－３（ａ）所示，圖１－逡逑（ａ）邐（ｂ）逡逑圖１－３人工測量逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－３邋Ｍａｎｕａｌ邋ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ逡逑人工巡檢方式不僅耗時耗力，在檢測過程中人的安全性無法保證，而且檢測結(jié)逡逑２逡逑

同于傳統(tǒng)的橋梁和路面裂縫圖像，它具有背景紋理多樣復(fù)雜、隨機高強噪聲和非線逡逑性過飽和像素等更復(fù)雜的特性，且檢測標(biāo)準(zhǔn)較公路橋梁更加苛刻，一般寬度大逡逑于０．２ｍｍ的裂縫均要重點關(guān)注，如圖１－４所示為采集的實際裂縫圖片，圖ｌ－４（ａ）為逡逑過飽和圖像，圖ｌ－４（ｂ）為復(fù)雜背景圖像，圖ｌ－４（ｃ）為模糊圖像，圖ｌ－４（ｄ）為含微細逡逑裂縫圖像。因此，在樣本密度大、實時性要求高的鐵路橋梁裂縫檢測領(lǐng)域，傳統(tǒng)橋逡逑梁分類算法適用性不高。逡逑（ａ）邐（ｂ）邐（ｃ）邐（ｄ）逡逑圖１－４鐵路橋梁裂縫原始圖片逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－４邋Ｏｒｉｇｉｎａｌ邋ｉｍａｇｅ邋ｏｆ邋ｒａｉｌｗａｙ邋ｂｒｉｄｇｅ邋ｃｒａｃｋｓ逡逑近些年，各種智能分類算法的出現(xiàn)，為實現(xiàn)高速鐵路橋梁裂縫的分類提供了有逡逑益的參考。高璐等［１９］改進了傳統(tǒng)的ＢＰ算法誤差大且易陷入局部極小值的缺點，采逡逑用復(fù)合誤差函數(shù)替代了傳統(tǒng)的全局平方誤差函數(shù)，通過分層動態(tài)方法調(diào)整學(xué)習(xí)率逡逑對路面裂縫圖像進行分類，但該算法對實際裂縫圖像的復(fù)雜性評估不夠，對鐵路橋逡逑梁的裂縫分類效果一般。夏夢等［２（）】提出了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與條件隨機場（ＣＦＲ）逡逑融合的新型深度學(xué)習(xí)分類模型，首先用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對原始圖片初始分類，并依次逡逑定義ＣＲＦ模型的一階和二階勢函數(shù)

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本文編號：2831030