桥梁病害图像采集系统的设计与实现
7页1、 桥梁病害图像采集系统的设计与实现 王 超(辽宁省交通规划设计院有限责任公司技术研发中心,辽宁 沈阳)概述为了确保桥梁运营安全,预防重大桥梁交通事件的发生,需要做好对关键构件的检查及桥梁技术状况评定,发现问题并采取必要的措施,消除桥梁安全隐患。现阶段桥梁检查工作大多采用人工近距离目测的方式,存在效率低,漏检率高,存在安全隐患,自动化水平不高等问题。所以迫切需求一种新型而又高效的桥检方法设备1。随着计算机科学与硬件设备的发展,利用机器视觉领域的相关技术进行图像获取、图像识别已成为趋势,在土木工程行业,机器视觉也慢慢渗透。针对桥梁检查的需求,同时结合实际工作中面临的困难,将图像采集技术和图像识别技术应用在桥梁病害检测中,着眼于解决现阶段桥梁检查中存在的问题,研发一套基于图像识别的桥梁病害采集设备,通过设备采集桥梁表观病害,再开发配套的桥梁病害识别软件,完成桥梁病害的检测,提高桥梁病害检测效率。1 采集系统方案该系统由电源、操作终端、拍摄终端三部分组成。电源模块,内部集成1 个24 V 电池,为整个系统供电;操作终端,由1 台笔记本电脑组成;拍摄终端,由相机、激光测距模块、Camfi 模块、
2、云台、脚架、控制箱组成。其中激光测距模块由1 个激光测距仪和4 个激光指示器组成;电源线,完成电池到拍摄终端的供电;无线通信Camfi 模块,由型号为SRWF-1021-50 的智能无线数据传输终端与操作终端相连同拍摄终端进行无线通信,完成供电、云台控制信号、快门信号、测距仪信号的传输。系统结构见图1。图1 采集系统集成2 采集图像的处理2.1 图像采集图片采集流程见图2。图2 图像采集流程进行图像采集时首先需要确定拍摄范围的大小,桥梁病害图像采集设备控制两轴云台进行上下和左右两个方向的转动,自动拍摄图像,在采集图像的同时,设备还会记录图像的距离信息和云台转动的角度等参数信息,用于病害的面积、长度、宽度等信息的计算。如果由于网络通信故障,导致拍摄失败或者未获取参数信息,设备还可以自动进行补拍等动作,拍摄结束后,云台自动归位,完成图像的采集。2.2 图像拼接桥梁病害图像采集设备完成图像采集后,需要对采集到的图像进行拼接,去除图像中的重叠区域,形成一幅完整的、视角更大的全景图,使图像能够更加全面、直观地显示桥梁情况。图像拼接首先要提取图像中的感兴趣区域,由于桥梁病害识别系统采集到的图像尺寸
3、较大,寻找特征点时耗时久,为了提高拼接效率,尽可能多的获得重叠区域,在图像拼接时只对1000*3712 的感兴趣区域进行特征点提取。然后利用SURF 算法进行特征点提取,SURF 算法通过构建Hessian 矩阵来建立尺度空间2。根据SURF 特征点提取原理,对桥梁采集图像进行特征点提取,根据特征点提取结果进行特征点描述,对关键点附加详细的描述信息,为接下来特征点的匹配做准备。图像采集过程中由于光照、拍摄角度等因素的影响,相邻重叠区域中的同一个位置并不完全一样。需要通过特征点匹配来把两幅重合图像重叠区域提取出的特征点匹配起来。特征点匹配采用KnnMatch 算法,将待匹配图片的SURF 特征与目标图片中的全部SURF 特征进行一对n 的全量遍历,找出相似度最高的前2 个点。另外,匹配过程中还会因为图像遮挡等因素产生无匹配关系的问题,解决方法如下:比较最近邻距离与次近邻距离:取一幅图像中的一个SURF 关键点,在另一幅图像中找出欧式距离最近的前两个关键点并且最近的距离除以次近的距离得到的比率少于某个阈值T,就接受这一对匹配点。对于拼接效果并不自然的问题,则使用加权融合方法,重叠部分由前一
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