[发明专利]一种大跨度桥梁健康状态监测装置

摘要

本发明公开了一种大跨度桥梁健康状态监测装置，包括(1)视频采集端，用于通过高速相机采集包含跟踪目标的视频，所述跟踪目标为桥梁各危险部位；(2)服务器，用于接收视频采集端采集的视频，提取视频图像并将视频图像存储至数据库；(3)客户端，用于对数据库中的视频图像进行处理、分析和显示，以实现客户端对各桥梁健康状况的远程实时监测和健康评估。本发明通过设置视频采集端、服务器、客户端和预警设备，实现对桥梁的健康状况进行实时、客观的智能化评估和预警，自动化程度高，且客户端通过因特网对服务器上的数据进行查看，客户端可灵活设置。

主权项

1.一种大跨度桥梁健康状态监测装置，其特征是，包括：(1)视频采集端，用于通过高速相机采集包含跟踪目标的视频，所述跟踪目标为桥梁各危险部位；(2)服务器，用于接收视频采集端采集的视频，提取视频图像并将视频图像存储至数据库；(3)客户端，用于对数据库中的视频图像进行处理、分析和显示，以实现客户端对各桥梁健康状况的远程实时监测和健康评估；所述视频采集端通过局域网络与所述服务器相连，所述服务器通过无线网络与所述客户端连接；所述客户端包括依次连接的数据预处理模块、数据分析模块、数据评估模块，所述数据预处理模块用于将采集到的视频图像转化到灰度空间，并使转换后的图像通过高斯滤波器进行滤波处理；所述数据分析模块用于对预处理后的视频图像进行分析和处理，以得到跟踪目标的振动位移曲线；所述数据评估模块用于对所述振动位移曲线进行健康分析并判断跟踪目标的振动位移是否处于健康状态，输出桥梁健康状态结果；所述数据分析模块包括：(1)算法选择子模块：与主算法子模块、副算法子模块连接，用于对视频中各桢图像的位移提取算法进行选择，其遵循的选取原则为：当前帧图像与前一桢图像相比不满足亮度恒定、空间一致和桢间位移差小于设定阈值T1的任一项条件时，选取主算法子模块进行追踪目标的运动位移的提取；当前帧图像与前一桢图像相比满足亮度恒定、空间一致和桢间位移差小于设定阈值T1条件时，选取副算法子模块进行追踪目标的运动位移的提取，T1的取值范围为(0,1mm]；(2)主算法子模块：用于通过图像配准的方式来提取追踪目标的运动位移，设视频共有n桢图像，选取视频中的第一帧中的追踪目标图像作为模板图像P(σ)，后续帧图像为Ij(σ),j＝2,...n，多次扭曲所述后续帧图像Ij(σ)，使其与模板图像P(σ)对齐，每次扭曲后所述后续帧图像Ij(σ)与模板图像P(σ)之间的增量Δδj为：其中，ψ(σ；δj)为模板图像P(σ)的像素坐标σ(x,y)映射到后续帧图像Ij(σ)的亚像素坐标，δj表示扭曲变换的参数向量，Ij(ψ(σ；δj))为从后续帧图像Ij(σ)中截取的扭曲部分，▽P为扭曲部分在亚像素坐标ψ(σ；δj)处的梯度；所述主算法子模块通过不断迭代计算增量Δδj来更新δj，以逐渐实现图像配准，更新过程为：δj←δj+Δδj，每次更新后对变换参数δj的小数点后一位进行四舍五入取整，停止更新的条件为||Δδj||≤T2，T2为设定的阈值，T2的取值范围为[0.4,0.5]，最后更新的变换参数δj即为后续帧图像Ij(σ)中要提取的追踪目标的复杂运动位移；(3)副算法子模块：用于通过模板匹配的方式来提取追踪目标的运动位移，设视频共有n桢图像，选取视频中的第一帧图像为匹配图像，后续帧的有效区域为模板图像Pi,i＝2,...n,各桢图像中追踪目标的简单运动位移(xi,yi)为：其中，(x0,y0)为通过计算模板图像Pi与第一帧图像的NCC相关系数矩阵得到的最大位置点的坐标，m1,m2,m3,m4,m5为(x0,y0)周围8个坐标点(xk,yk)的相关系数，k＝1,...,8，(x0,y0)与所述相关系数的关系为c(xk,yk)＝m0+m1xk+m2yk+m3xk2+m4xkyk+m5yk2；(4)位移修正子模块,考虑到当地温度对桥梁位移的影响，引入温度修正系数L对上述提取的运动位移进行修正，经验值L的取值范围是[0.95，1.05]：修正后的复杂运动位移：δ′j＝δj×L修正后的简单运动位移：(xi,yi)′＝(xi,yi)×L；(5)显示子模块，与主算法子模块、副算法子模块连接，用于处理并显示与追踪目标相关的运动位移数据和跟踪目标的振动位移曲线。