基于計算機視覺人行橋撓度影響線及模態(tài)參數(shù)非接觸識別

基于計算機視覺人行橋撓度影響線及模態(tài)參數(shù)非接觸識別基于計算機視覺人行橋撓度影響線及模態(tài)參數(shù)非接觸識別

摘要：人行橋是城市交通系統(tǒng)中重要的組成部分，其結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的監(jiān)測至關(guān)重要。本文提出了一種基于計算機視覺的非接觸方法，用于識別人行橋的撓度影響線及模態(tài)參數(shù)。該方法通過采集人行橋表面的視頻信息，結(jié)合圖像處理和模式識別技術(shù)，實現(xiàn)了對人行橋撓度影響線的自動提取和模態(tài)參數(shù)的準(zhǔn)確識別。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地識別人行橋的撓度影響線，并能夠準(zhǔn)確地提取出橋梁的模態(tài)參數(shù)，為橋梁的健康監(jiān)測和維護提供了有力的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：計算機視覺；人行橋；撓度影響線；模態(tài)參數(shù)；非接觸識別

1.引言

人行橋作為城市交通系統(tǒng)中的重要組成部分，承載著行人的交通需求，對于保障城市交通的安全、便捷至關(guān)重要。然而，由于長期使用和自然環(huán)境的作用，人行橋的結(jié)構(gòu)會出現(xiàn)疲勞、斷裂、腐蝕等損傷，進而導(dǎo)致橋梁結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)受到影響。因此，對人行橋的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)進行及時監(jiān)測，及早發(fā)現(xiàn)和修復(fù)結(jié)構(gòu)損傷，具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，人行橋的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測主要依靠傳統(tǒng)的接觸式測量方法，例如采用應(yīng)變計、加速度計等傳感器對橋梁的撓度影響線和模態(tài)參數(shù)進行測量和分析。然而，這些方法存在著許多局限性，如對橋梁進行改造和破壞性檢測、人力物力消耗大、測量精度不高等。因此，如何發(fā)展一種非接觸式的、高效準(zhǔn)確的人行橋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方法，成為了當(dāng)前研究的熱點問題。

2.方法與實現(xiàn)

本文提出了一種基于計算機視覺的人行橋撓度影響線及模態(tài)參數(shù)非接觸識別方法。該方法基于人行橋表面的視覺信息，通過圖像處理和模式識別技術(shù)，實現(xiàn)了對人行橋撓度影響線及模態(tài)參數(shù)的自動提取和識別。

首先，我們采用高分辨率攝像機對人行橋進行拍攝，獲取橋面的圖像序列。然后，通過預(yù)處理步驟對圖像進行去噪、增強等處理，提高圖像的質(zhì)量和清晰度。接下來，我們使用邊緣檢測算法和特征提取算法，從圖像中提取出人行橋的撓度影響線。這些線條可以準(zhǔn)確地反映出橋梁的結(jié)構(gòu)變形情況，為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)。

在獲取了撓度影響線后，我們使用模式識別算法對其進行分析和識別。通過訓(xùn)練樣本集合，并使用支持向量機（SVM）等算法進行模型訓(xùn)練，建立了一個能夠準(zhǔn)確識別撓度影響線的分類器。然后，我們將分類器應(yīng)用于待識別的撓度影響線上，并進行模態(tài)參數(shù)的計算和識別。

3.實驗結(jié)果與分析

為了驗證該方法的有效性，我們設(shè)計了一組實驗，并對實驗結(jié)果進行了詳細(xì)分析。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地識別人行橋的撓度影響線，并能夠準(zhǔn)確地提取出橋梁的模態(tài)參數(shù)。

首先，我們通過對不同變形狀態(tài)下的人行橋進行拍攝，并針對撓度影響線的識別和模態(tài)參數(shù)的計算進行實驗驗證。實驗結(jié)果顯示，該方法能夠準(zhǔn)確地提取出橋梁的撓度影響線，并能夠通過模式識別算法識別出橋梁的不同模態(tài)參數(shù)。與傳統(tǒng)的接觸式測量方法相比，該方法具有非接觸、高效、準(zhǔn)確等優(yōu)點。

進一步分析實驗結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，該方法在提取撓度影響線和模態(tài)參數(shù)時準(zhǔn)確度較高，并且具有較好的可重復(fù)性和穩(wěn)定性。這為人行橋的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測和維護提供了有力的技術(shù)支持。

4.結(jié)論與展望

本文提出了一種基于計算機視覺的人行橋撓度影響線及模態(tài)參數(shù)非接觸識別方法。該方法通過采集人行橋表面的視頻信息，結(jié)合圖像處理和模式識別技術(shù)，實現(xiàn)了對人行橋撓度影響線的自動提取和模態(tài)參數(shù)的準(zhǔn)確識別。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地識別人行橋的撓度影響線，并能夠準(zhǔn)確地提取出橋梁的模態(tài)參數(shù)。

然而，本文提出的方法仍存在一些不足之處，例如對光照條件的敏感性、對復(fù)雜背景的處理等問題，需要進一步的研究和改進。另外，本文采用的實驗數(shù)據(jù)集較小，如果能夠進一步擴大數(shù)據(jù)集，對該方法進行更全面的驗證和分析，將有助于進一步提高方法的準(zhǔn)確性和可靠性。

總之，基于計算機視覺的人行橋撓度影響線及模態(tài)參數(shù)非接觸識別方法具有重要的應(yīng)用價值和研究意義。該方法為人行橋的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測和維護提供了一種高效準(zhǔn)確的技術(shù)手段。隨著計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展和突破，相信該方法將在未來得到更廣泛的應(yīng)用和推廣通過實驗結(jié)果的分析，本文提出的基于計算機視覺的人行橋撓度影響線及模態(tài)參數(shù)非接觸識別方法具有較高的準(zhǔn)確度、可重復(fù)性和穩(wěn)定性。該方法為人行橋的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測和維護提供了有力的技術(shù)支持。然而，該方法仍存在一些問題需要進一步研究和改進，如光照條件敏感性和復(fù)雜背景處理。同時，擴大實驗數(shù)據(jù)集將有助于進一步