基于無人機(jī)視頻的橋梁裂縫識(shí)別方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-19 11:27
自20世紀(jì)90年代開始,中國(guó)公路橋梁建設(shè)得到快速發(fā)展。隨著運(yùn)營(yíng)時(shí)間增長(zhǎng)和車流量的增加,橋梁垮塌事故不斷涌現(xiàn),造成大量經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡,橋梁安全運(yùn)營(yíng)和健康監(jiān)測(cè)越來越受到重視,目前我國(guó)公路橋梁已從大規(guī)模建設(shè)時(shí)期進(jìn)入建設(shè)與管養(yǎng)并重時(shí)期,針對(duì)傳統(tǒng)橋梁檢測(cè)方法自動(dòng)化程度低、效率低下、速度慢的不足,論文提出采用搭載高清變焦攝像頭、激光測(cè)距儀、GPS定位控制系統(tǒng)的無人機(jī)進(jìn)行橋梁檢測(cè),以實(shí)現(xiàn)橋梁安全狀況快速檢測(cè)與評(píng)估。論文首先介紹了國(guó)內(nèi)外無人機(jī)應(yīng)用于橋梁檢測(cè)及病害圖像識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上制訂出無人機(jī)橋梁檢測(cè)方案,包括無人機(jī)型號(hào)選擇,搭載激光測(cè)距儀、LED照明裝置,改裝攝像頭云平臺(tái),實(shí)現(xiàn)正交拍攝橋梁底面;標(biāo)定無人機(jī)攝像頭像素,確定單像素大小;根據(jù)規(guī)劃路線飛行,獲得無人機(jī)橋梁病害圖像。接著采用改進(jìn)的中值濾波降低圖像噪聲,利用八方向的Sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),根據(jù)形態(tài)學(xué)開運(yùn)算原理,進(jìn)一步去除噪聲,得到較為清晰的二值圖像,然后將二值圖像分別向X軸、45°軸、Y軸、135°軸投影,以統(tǒng)計(jì)裂縫的特征;構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)裂縫圖像進(jìn)行分類,根據(jù)分類結(jié)果與實(shí)際情況對(duì)比,裂縫分類識(shí)別正確率在90%以上...
【文章來源】:華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
橋梁事故
1.1 研究背景中國(guó)山川浩繁,河道縱橫,自古以來就是世界橋梁強(qiáng)國(guó)。漫長(zhǎng)的歷史的進(jìn)程中,無數(shù)的橋梁如同散落在廣袤華夏大地的明珠。自 20 世紀(jì) 90 年代開始,中國(guó)公路橋梁事業(yè)步入大建設(shè)大發(fā)展時(shí)期。據(jù)交通運(yùn)輸部統(tǒng)計(jì),2017 年年底,全國(guó)公路共有在役橋梁 83.25 萬座,橋梁長(zhǎng)度總和為 52256.2 千米,較上年同期增長(zhǎng) 2.72 萬座、3086.6 千米,其中特大橋梁 4646 座、826.72 萬米,大型橋梁 91777 座、2424.37 萬米[1]。我國(guó)橋梁建設(shè)取得舉世矚目的成績(jī)的同時(shí),一個(gè)問題不容忽視 不斷涌現(xiàn)的橋梁垮塌事故,對(duì)國(guó)民人身安全和經(jīng)濟(jì)造成了不可挽回的巨大損失。根據(jù)交通部公告,2007 年至 2012年,在短短五年時(shí)間,我國(guó)共發(fā)生 37 例嚴(yán)重的橋梁垮塌安全事故,共計(jì)造成 180 多人死亡,國(guó)民經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)十億人民幣。目前我國(guó)公路路網(wǎng)在役橋梁老齡化嚴(yán)重,其中服役時(shí)間超過 20 年的橋梁約占四成,評(píng)價(jià)等級(jí)為三、四類的帶病橋梁超過三成,評(píng)為危橋的超過十萬座。橋梁安全隱患不容忽視,對(duì)橋梁健康的關(guān)注刻不容緩。
圖 1-3 望遠(yuǎn)鏡、相機(jī)檢測(cè) 圖 1-4 吊籃式橋梁檢測(cè)車圖 1-5 桁架式橋梁檢測(cè)車 圖 1-6 搭設(shè)支架檢測(cè)人工現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查方法的缺點(diǎn)大致存在以下四個(gè)方面:1.) 遠(yuǎn)距離觀察工作量較大,速度較慢,效率低,容易造成檢測(cè)人員眼睛疲勞,漏檢率高,橋梁下部地面條件不允許等;2.) 橋梁檢測(cè)車費(fèi)用昂貴,不易普及,占用橋面車道,對(duì)行車安全造成威脅,容易
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于無人機(jī)視覺的橋梁裂縫檢測(cè)[J]. 陶曉力,武建,楊坤. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2018(03)
[2]Improved Sobel algorithm for defect detection of rail surfaces with enhanced efficiency and accuracy[J]. 石甜,孔建益,王興東,劉釗,鄭國(guó). Journal of Central South University. 2016(11)
[3]無人機(jī)和機(jī)器人的自動(dòng)化控制初步研究[J]. 肖羽秀. 電子科學(xué)技術(shù). 2016(06)
[4]基于機(jī)器視覺的橋梁檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展[J]. 龐娜,趙啟林,芮挺,朱斌. 現(xiàn)代交通技術(shù). 2015(06)
[5]一種圖像邊緣檢測(cè)算法的改進(jìn)和實(shí)現(xiàn)[J]. 汪昡紫,孫憲坤,劉鍇. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2014(09)
[6]基于八方向Sobel算子的邊緣檢測(cè)算法[J]. 鄭英娟,張有會(huì),王志巍,張靜,范勝娟. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2013(S2)
[7]一種小型無人機(jī)的導(dǎo)航系統(tǒng)方法設(shè)計(jì)[J]. 丁夢(mèng)雨,蘆利斌,金國(guó)棟. 電子設(shè)計(jì)工程. 2013(18)
[8]常用的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法分析[J]. 吳昊. 淮海工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(03)
[9]基于數(shù)字圖像的混凝土橋梁裂縫檢測(cè)技術(shù)[J]. 許薛軍,張肖寧. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(07)
[10]基于圖像處理技術(shù)的混凝土路面裂縫檢測(cè)方法[J]. 郭全民,張海先. 傳感器與微系統(tǒng). 2013(04)
博士論文
[1]航空?qǐng)D像的增強(qiáng)及其道路的提取和分析[D]. 王志偉.長(zhǎng)安大學(xué) 2017
碩士論文
[1]基于特征空間的旋轉(zhuǎn)多字體文字識(shí)別[D]. 程加樂.長(zhǎng)安大學(xué) 2016
[2]基于Matlab的路面裂縫識(shí)別算法研究[D]. 任炳蘭.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
[3]基于數(shù)字圖像處理的混凝土橋梁底面裂縫的檢測(cè)[D]. 劉小燕.武漢理工大學(xué) 2014
[4]基于圖像處理技術(shù)的橋梁裂縫檢測(cè)[D]. 王瑋華.長(zhǎng)安大學(xué) 2013
[5]基于圖像處理的路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D]. 周林.太原理工大學(xué) 2013
[6]面向橋梁檢測(cè)的四旋翼飛行器控制系統(tǒng)研究[D]. 王小莉.重慶交通大學(xué) 2013
[7]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像去噪[D]. 耿帥.山東師范大學(xué) 2012
[8]基于多足爬墻機(jī)器人平臺(tái)的橋梁裂縫檢測(cè)方法研究[D]. 蔡釗雄.華南理工大學(xué) 2012
[9]基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的路面裂縫檢測(cè)算法研究[D]. 胡世昆.南京郵電大學(xué) 2012
[10]灰度圖像彩色化的算法研究[D]. 張歡.西安電子科技大學(xué) 2011
本文編號(hào):3351325
【文章來源】:華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
橋梁事故
1.1 研究背景中國(guó)山川浩繁,河道縱橫,自古以來就是世界橋梁強(qiáng)國(guó)。漫長(zhǎng)的歷史的進(jìn)程中,無數(shù)的橋梁如同散落在廣袤華夏大地的明珠。自 20 世紀(jì) 90 年代開始,中國(guó)公路橋梁事業(yè)步入大建設(shè)大發(fā)展時(shí)期。據(jù)交通運(yùn)輸部統(tǒng)計(jì),2017 年年底,全國(guó)公路共有在役橋梁 83.25 萬座,橋梁長(zhǎng)度總和為 52256.2 千米,較上年同期增長(zhǎng) 2.72 萬座、3086.6 千米,其中特大橋梁 4646 座、826.72 萬米,大型橋梁 91777 座、2424.37 萬米[1]。我國(guó)橋梁建設(shè)取得舉世矚目的成績(jī)的同時(shí),一個(gè)問題不容忽視 不斷涌現(xiàn)的橋梁垮塌事故,對(duì)國(guó)民人身安全和經(jīng)濟(jì)造成了不可挽回的巨大損失。根據(jù)交通部公告,2007 年至 2012年,在短短五年時(shí)間,我國(guó)共發(fā)生 37 例嚴(yán)重的橋梁垮塌安全事故,共計(jì)造成 180 多人死亡,國(guó)民經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)十億人民幣。目前我國(guó)公路路網(wǎng)在役橋梁老齡化嚴(yán)重,其中服役時(shí)間超過 20 年的橋梁約占四成,評(píng)價(jià)等級(jí)為三、四類的帶病橋梁超過三成,評(píng)為危橋的超過十萬座。橋梁安全隱患不容忽視,對(duì)橋梁健康的關(guān)注刻不容緩。
圖 1-3 望遠(yuǎn)鏡、相機(jī)檢測(cè) 圖 1-4 吊籃式橋梁檢測(cè)車圖 1-5 桁架式橋梁檢測(cè)車 圖 1-6 搭設(shè)支架檢測(cè)人工現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查方法的缺點(diǎn)大致存在以下四個(gè)方面:1.) 遠(yuǎn)距離觀察工作量較大,速度較慢,效率低,容易造成檢測(cè)人員眼睛疲勞,漏檢率高,橋梁下部地面條件不允許等;2.) 橋梁檢測(cè)車費(fèi)用昂貴,不易普及,占用橋面車道,對(duì)行車安全造成威脅,容易
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于無人機(jī)視覺的橋梁裂縫檢測(cè)[J]. 陶曉力,武建,楊坤. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2018(03)
[2]Improved Sobel algorithm for defect detection of rail surfaces with enhanced efficiency and accuracy[J]. 石甜,孔建益,王興東,劉釗,鄭國(guó). Journal of Central South University. 2016(11)
[3]無人機(jī)和機(jī)器人的自動(dòng)化控制初步研究[J]. 肖羽秀. 電子科學(xué)技術(shù). 2016(06)
[4]基于機(jī)器視覺的橋梁檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展[J]. 龐娜,趙啟林,芮挺,朱斌. 現(xiàn)代交通技術(shù). 2015(06)
[5]一種圖像邊緣檢測(cè)算法的改進(jìn)和實(shí)現(xiàn)[J]. 汪昡紫,孫憲坤,劉鍇. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2014(09)
[6]基于八方向Sobel算子的邊緣檢測(cè)算法[J]. 鄭英娟,張有會(huì),王志巍,張靜,范勝娟. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2013(S2)
[7]一種小型無人機(jī)的導(dǎo)航系統(tǒng)方法設(shè)計(jì)[J]. 丁夢(mèng)雨,蘆利斌,金國(guó)棟. 電子設(shè)計(jì)工程. 2013(18)
[8]常用的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法分析[J]. 吳昊. 淮海工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(03)
[9]基于數(shù)字圖像的混凝土橋梁裂縫檢測(cè)技術(shù)[J]. 許薛軍,張肖寧. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(07)
[10]基于圖像處理技術(shù)的混凝土路面裂縫檢測(cè)方法[J]. 郭全民,張海先. 傳感器與微系統(tǒng). 2013(04)
博士論文
[1]航空?qǐng)D像的增強(qiáng)及其道路的提取和分析[D]. 王志偉.長(zhǎng)安大學(xué) 2017
碩士論文
[1]基于特征空間的旋轉(zhuǎn)多字體文字識(shí)別[D]. 程加樂.長(zhǎng)安大學(xué) 2016
[2]基于Matlab的路面裂縫識(shí)別算法研究[D]. 任炳蘭.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
[3]基于數(shù)字圖像處理的混凝土橋梁底面裂縫的檢測(cè)[D]. 劉小燕.武漢理工大學(xué) 2014
[4]基于圖像處理技術(shù)的橋梁裂縫檢測(cè)[D]. 王瑋華.長(zhǎng)安大學(xué) 2013
[5]基于圖像處理的路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D]. 周林.太原理工大學(xué) 2013
[6]面向橋梁檢測(cè)的四旋翼飛行器控制系統(tǒng)研究[D]. 王小莉.重慶交通大學(xué) 2013
[7]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像去噪[D]. 耿帥.山東師范大學(xué) 2012
[8]基于多足爬墻機(jī)器人平臺(tái)的橋梁裂縫檢測(cè)方法研究[D]. 蔡釗雄.華南理工大學(xué) 2012
[9]基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的路面裂縫檢測(cè)算法研究[D]. 胡世昆.南京郵電大學(xué) 2012
[10]灰度圖像彩色化的算法研究[D]. 張歡.西安電子科技大學(xué) 2011
本文編號(hào):3351325
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