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公开(公告)号：CN115861597A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211555725.8
申请日：2022-12-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/62 , G06V10/147 , G01H9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于激光与计算机视觉的桥梁模态实时识别方法及系统，首先在桥梁结构任意多个位置固定激光接收装置，在桥梁结构以外任意位置或者桥梁支座处等相对稳定/振动小的位置固定激光发射装置并向激光接收装置的接收板平面投射激光光线，从而形成激光光斑，同时固定在接收板上的智能摄像机装置实时采集激光光斑振动视频，通过内置计算机视觉算法程序处理激光光斑视频，通过定位拟合光斑圆心坐标得到结构位移，并由无线传输模块传输至云平台模态识别系统，云平台模态识别系统根据不同点位的结构振动时程曲线自动识别桥梁结构模态参数。本发明具有安装操作难度低，节约人力成本和装置成本，模态识别精度高，适用场景丰富等显著优点。
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公开(公告)号：CN115578315A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211088998.6
申请日：2022-09-07
Applicant: 中铁建投山西高速公路有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机图像的桥梁应变近景摄影测量方法，包括如下步骤：在桥梁待检测位置粘贴编码点；利用无人机在水平立面内多个位置从不同角度固定焦距分别拍摄待测区域变形前、后两组包含所有编码点的图像；对图像进行自动处理和识别定位；利用摄影测量算法进行三维空间点重构；利用MATLAB工具对重构完成的三维点坐标数据进行处理，从而计算桥梁待测区域内应变。本发明无须在结构上安装复杂的传感器，同时相较于传统非接触式检测手段，基于无人机图像的的测量方法具有安全系数高，操作难度低，采集效率高，对现场环境要求低等显著优点，可以快速实时获得桥梁局部应变数据，为建立一体化，实时化、轻便化的桥梁检测体系提供依据。
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公开(公告)号：CN115393745A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211021812.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机与深度学习的桥梁形象进度自动识别方法，具体步骤如下：获取桥梁粗略点云模型，通过对粗略点云模型进行路径规划，采集得到桥梁多角度全方位的航拍图像，处理生成精细的桥梁点云模型，对点云模型进行标注赋予构件语义标签。采用深度学习模型，通过使用四个编码器和解码器来学习点的特征，把桥梁点云数据集作为模型输入进行训练，得到具有自动识别桥梁主要构件功能的网络模型。通过对两个不同施工时期的桥梁点云进行识别，比较桥梁主要构件数量变化，删除两期数据中的重复点云，得到桥梁形象进度变化情况。本发明对桥梁构件识别完整且准确，可在还原真实施工场景的同时掌握各构件详细施工进度，效率高，成本低。
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公开(公告)号：CN113532293B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110697571.5
申请日：2021-06-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的结构动位移测量方法及系统，结合无人机的机动性优势可实现大型结构近距离的快速位移测量，方法包括：将黑白靶标贴于待测结构表面，架设静止的激光灯射于靶标附近，调整无人机至合适位置并拍摄视频，通过对视频逐帧图像处理和计算，得到靶标与光斑间的距离，并按时间序列排列，从而得到结构的动位移。本发明的测量方法通过实时检测人工靶标的尺度信息计算无人机距离结构表面的实时位置换算关系，通过圆检测方法检测人工靶标与光斑，将标记的中心点与固定的激光投射点作差得到像素相对位移，通过比例换算获得结构的物理动位移。本发明能够切实有效地实现大型结构近距离动位移快速测量与分析，具有广阔的应用前景。
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