基于角点校准的暗光下桥梁位移监测研究.pdf
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1、第 卷 第期湘潭大学学报(自然科学版)V o l N o 年月J o u r n a l o fX i a n g t a nU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)A p r D O I:/j i s s n X 引用格式:赵少杰,黄滏,张潇婷,等基于角点校准的暗光下桥梁位移监测研究J湘潭大学学报(自然科学版),():C i t a t i o n:Z HANGS h a o j i e,HUANGF u,Z HAN GX i a o t i n g,e ta l R e s e a r c ho nb r i
2、 d g ed i s p l a c e m e n tm o n i t o r i n gu n d e rd a r kl i g h tb a s e do nc o r n e r c a l i b r a t i o nJ J o u r n a lo fX i a n g t a nU n i v e r s i t y(N a t u r a lS c i e n c eE d i t i o n),():基于角点校准的暗光下桥梁位移监测研究赵少杰,黄滏,张潇婷,马嘉成(湘潭大学 土木工程学院,湖南 湘潭 )摘要:基于机器视觉的数字图像方法监测结构物变形具有非接触性等优点,
3、但受到暗光环境及人工标志物变形等因素的影响导致其应用受限在现有模板匹配测量基础上,提出了暗光环境下基于H a r r i s角点检测校准和R e t i n e x暗光增强网络的桥梁位移监测方法和系统,以提高桥梁结构在复杂环境下的位移监测精度进一步通过试验验证,结果显示 m距离的暗光环境下桥梁位移监测最大绝对误差小于 mm,在靶标偏转角度在 至 情况下,基于角点校准后的平均精度相比未校准提高了,说明该系统具备在暗光环境下进行工程结构位移监测的实用性关键词:桥梁监测;机器视觉;暗光增强;模板匹配;角点检测中图分类号:U 文献标志码:A文章编号:X()R e s e a r c ho nb r i
4、 d g ed i s p l a c e m e n tm o n i t o r i n gu n d e rd a r k l i g h tb a s e do nc o r n e r c a l i b r a t i o nZHA OS h a o j i e,HU ANGF u,ZHANGX i a o t i n g,MAJ i a c h e n g(C o l l e g eo fC i v i lE n g i n e e r i n g,X i a n g t a nU n i v e r s i t y,X i a n g t a n ,C h i n a)A b
5、s t r a c t:T h ed i g i t a l i m a g em e t h o db a s e do nm a c h i n ev i s i o nt om o n i t o rt h ed e f o r m a t i o no fs t r u c t u r e sh a sm a n ya d v a n t a g e ss u c ha sn o n c o n t a c t,b u t i t s a p p l i c a t i o n i s l i m i t e db y f a c t o r s s u c ha sd a r k l
6、 i g h t e n v i r o n m e n ta n da r t i f i c i a lm a r k e rd e f o r m a t i o n B a s e do nt h ee x i s t i n gt e m p l a t em a t c h i n gm e a s u r e m e n t,ab r i d g ed e f o r m a t i o nm o n i t o r i n gm e t h o da n ds y s t e mb a s e do nH a r r i s c o r n e rp o i n t d e t
7、 e c t i o nc a l i b r a t i o na n dR e t i n e xd a r k l i g h te n h a n c e m e n tn e t w o r k i nd a r k l i g h t e n v i r o n m e n t i sp r o p o s e dt o i m p r o v e t h ed i s p l a c e m e n tm o n i t o r i n ga c c u r a c yo f b r i d g e s t r u c t u r e s i nc o m p l e xe n
8、v i r o n m e n t s F u r t h e r,t h r o u g he x p e r i m e n t a l v a l i d a t i o n,t h e r e s u l t s s h o wt h a t t h em a x i m u ma b s o l u t ee r r o ro fb r i d g ed i s p l a c e m e n tm o n i t o r i n gu n d e rd a r kl i g h te n v i r o n m e n ta t md i s t a n c e i s l e s
9、 s t h a n mm,a n dt h em e a na c c u r a c ya f t e rc a l i b r a t i o nb a s e do na n g l ep o i n t i si m p r o v e db y c o m p a r e dt ou n c a l i b r a t e da t t h e t a r g e td e f l e c t i o na n g l eo f t o d e g r e e s,w h i c h i n d i c a t e s t h a t t h es y s t e mh a s t
10、 h ep r a c t i c a l i t yo f e n g i n e e r i n gs t r u c t u r ed i s p l a c e m e n tm o n i t o r i n gu n d e rd a r kl i g h t e n v i r o n m e n t K e yw o r d s:b r i d g em o n i t o r i n g;m a c h i n ev i s i o n;d a r kl i g h te n h a n c e m e n t;t e m p l a t em a t c h i n g;c
11、 o r n e rd e t e c t i o n收稿日期:基金项目:湖南省教育厅科学研究项目(C );湖南省自然科学基金面上项目(J J )通信作者:赵少杰(),男,湖南张家界人,工学博士,副教授硕士生导师 E m a i l:s h a o j i e z c o m引言桥梁结构的位移变形是表征结构刚度和安全的重要指标,在桥梁运营中需要定期检测目前桥梁结构的位移测量方法主要有水准仪、全站仪、G P S、位移计、连通管、数字图像法等,其中基于数字图像的桥梁监测方法因具有非接触、长时间、多点检测、精度高等特点得到了越来越多的研究和应用 基于数字图像方法的结构位移监测一般采用模板匹配法进行特
12、征识别 ,但模板匹配中采用人工标志物本身可能会受到结构自身变形的影响,从而影响到测量精度此外,数字图像法还会受到相机自身运动或抖动、环境的明暗光照变化等影响,进而显著降低图像的特征检测匹配精度当前在暗光环境下进行结构变形监测常用的方法是通过增加人工光源 来减少暗光影响,但这也给实际监测工作带来较大不便进一步,颜色追踪和角点检测方法也被应用于提高结构的位移监测精度,如朱前坤等 曾运用H S V快速模板匹配法和基于颜色追踪的几何匹配算法对自发光靶标在暗光条件下进行匹配后对桥梁进行挠度检测,结果与挠度仪比较误差小于 程希希等 根据棋盘角点位于对称灰度区域交界点的特点构建匹配模板进行匹配,该种方法能在
13、复杂环境下检测出棋盘格图形和畸变图形 D o n g等 采用S h i T o m a s i角点、S I F T和S UR F等特征点进行了结构的位移监测,提出的视觉方法对结构动力响应监测和模态参数辨识具有有效、准确、稳定的应用杜文康等 采用S UR F P R O S A C方法对光照变化、雾气条件、物体遮挡下多种工况探索测量方法的适应性,得出了特征点数量在物体遮挡、雾气和照度降低条件下波动和减少 P a n等 提出使用YO L O v t i n y和YO L O v t i n y K L T算法实时跟踪结构运动,实验结果发现,使用结合YO L O v t i n y K L T方法比
14、仅使用K L T方法对照明变化和背景噪声具有更高的鲁棒性 L u等 提出通过使用红外摄像机、阵列红外补光灯、红外L E D靶标来减轻环境光变化的影响综上,目前采用机器视觉的桥梁位移监测研究主要基于光照条件良好的环境或有自发光参考靶标的情况,而对暗光环境和人工靶标本身变形影响等情况还缺少相关研究针对上述影响因素,本文提出基于角点检测的校准方法,结合暗光增强网络等构建了一套暗光环境下的桥梁位移实时监测系统,并通过试验进一步验证了该测量系统的有效性和准确性测量系统组成桥梁变形测量系统由硬件和软件两部分组成,其中硬件主要包括靶标、摄像机、测量平台、计算机等器件软件部分主要包括抖动误差消除系统、暗光图像
15、增强系统以及角点误差校准系统等其中抖动误差消除系统采用的主要是多靶标抖动误差消除方法,暗光图像增强系统采用基于R e t i n e x的暗光增强神经网络 算法,角点误差校准系统采用的为H a r r i s角点检测算法将摄像机固定位移进行拍摄,记录在桥梁梁体上的靶标运动视频;然后利用计算机系统算法对记录视频进行实时运算分析,进一步解析出桥梁实时挠度信息桥梁位移监测系统如图所示湘潭大学学报(自然科学版)年测量点2测量点1测量相机测量平台去抖动相机计算机误差消除靶标图桥梁位移监测系统示意图F i g D i a g r a mo fb r i d g ed i s p l a c e m e n
16、 tm o n i t o r i n gs y s t e m 暗光增强网络针对在暗光环境下拍摄的照片,引入一套基于R e t i n e x理论的神经网络模型进行图像增强该模型由分解网络(D e c o m e)和增强网络(R e l i i g h t)两部分组成,分解网络中依照R e t i n e x理论将图像分解为光照图像和反射图像把照射图像假设估计为空间平滑图像,原始图像为S(x,y),反射图像为R(x,y),亮度图像为L(x,y),单尺度算法的公式为:S x,y()R x,y()L(x,y),rx,y()l gR x,y()l gS x,y()L(x,y),rx,y()l gS
17、 x,y()l gF x,y()S(x,y),()式中:r(x,y)为输出图像;为卷积符号;F(x,y)为中心环绕函数,可以表示为F x,y()e(xy)c,()式中:c为高斯环绕尺度;为一个尺度,它的值必须满足以下条件:F x,y()dxdy()在分解网络中,不需设置分解网络光照和反射图片的真值,只设置了关键约束条件,即正常光照和低光照图像拥有相同的反射率和相同的平滑度神经网络的训练数据有相机拍摄的同一场景下的不同光圈和不同感光度的两类图片,包括同一场景下相同被拍摄物体的正常光照照片和暗光光照照片通过分解网络将两张图片进行分解,在分解的基础上,利用增强网络对光照图像进行后续的亮度增强,联合去
18、噪对反射图像进行降噪处理 其中,分解网络包括个卷积层和一个s i g m o i d层,而光照增强网络由两个c o n v R e L U层、两个r e s i z e c o n v R e L U层以及个c o n v层组成暗光增强的路线如图所示第期赵少杰,等基于角点校准的暗光下桥梁位移监测研究输入分解网络回归模型增强网络输出暗光图像反射图像光照图像反射图像光照图像输出图像图暗光增强网络路线图F i g D a r k l i g h t e n h a n c e dn e t w o r kr o a d m a p 多靶标抖动误差消除方法去抖动靶标测量靶标图实验靶标布置图F i g
19、L a y o u t o f e x p e r i m e n t a l t a r g e t图像视频数据在采集过程中会因为采集平台的不稳定而出现相机抖动,从而导致数据出现采集误差监测系统采用一种基于固定参考靶标的方法作为误差消除靶标的多靶标匹配算法进行解决通过计算得出误差消除靶标的抖动位移值,将其通过坐标转换得出待测靶标的抖动位移,从而消除镜头在拍摄过程抖动产生的误差 在模拟实验中,可将待测靶标和参考靶标放置于同一竖直平面内,实现一台相机同时记录两个靶标的位移数据,实验靶标布置如图所示在实际测量中,桥梁的主梁下部主要为河流和山谷,没有固定的靶标安装位置,无法安装误差消除靶标,故提出一
20、种通过共平台多摄像机方案来解决相机抖动误差消除的问题在测量平台的上面布置多台摄像机,将测量摄像头和误差消除摄像头与测量平台固定平台可以布置多台测量摄像机,每台测量摄像机以不同的角度放置在测量平台一侧记录结构不同位置的信息在测量摄像头的后方放置一台误差消除摄像头记录误差校准靶标的数据,计算出平台的抖动数据将测量靶标与误差校准靶标通过坐标转换,最终获得测量相机的抖动数据,从而换算获取测量靶标的真实数据去抖动测量平台如图所示待测靶标测量相机测量平台误差消除相机误差校准靶标测量摄像头消除误差摄像头图测量平台与布置示意图F i g M e a s u r i n gp l a t f o r ma n
21、d l a y o u td i a g r a m 角点检测校准方法结构发生偏转位移时,其上方的靶标也会随之发生旋转变化采用模板匹配识别旋转靶标湘潭大学学报(自然科学版)年会带来中央测点的漂移从而导致误差结合H a r r i s角点检测算法,通过角点中心拟合,可以有效地测量出靶标中心测点地飘移像素,从而提升测量精度H a r r i s算法是一种基于灰度图像的角点检测算法,算法实现的基本思想是使用一个固定窗口在图像上任意方向滑动,当窗口滑动前和窗口滑动后有着较大的灰度变化,可认为此点存在角点以下为滑动过程种不同的形式,其中矩形为滑动窗口当窗口在X和Y方向变化值较小时,可认为此区域内无特征明
22、显的点,处于一个较平坦平面内当窗口在X、Y或其他任一方向其变化较大时,可认为此时窗口区域内有一个明显的边界当窗口在X和Y方向的变化值都有明显的变化时,可认为此区域内存在一个明显的角点特征(a)(b)(c)图平面、边界和角点示意图F i g P l a n e,b o u n d a r ya n dc o r n e rd i a g r a mH a r r i s算法的基本原理是依据待测点(x,y)的灰度值I(x,y)是否在水平和竖直方向有着较大的值变化,其中用w(x,y)代表以(x,y)为中心的角点检测窗口当窗口发生(u,v)方向移动时,其产生的灰度变化E(u,v)如下E u,v()x,
23、yw x,y()I xu,yv()I x,y()uvM u v,()Mx,yw x,y()IxIxIyIxIyIy,()C R Fx,y()d e tM()kt r(M),()式中:E(u,v)为窗口发生(u,v)移动时其产生的灰度变化值;I(x,y)为(x,y)处的像素灰度值;Ix和Iy为像素点在(x,y)处水平和垂直方向上的一阶偏导数;C R F(x,y)为角点响应函数;d e t(M)表示矩阵M的行列式;t r(M)为矩阵M的迹;k为常数,一般在 取值当矩阵M的两个特征值都很大时,可认为此处为一个角点模板匹配旋转测点偏离以及角点检测辅助校准测量如图所示图中是几种不同模板匹配结果,其中圆点
24、为靶标中心点,虚线框为模板匹配结果框,五角形为匹配结果中心点,处在靶标圆环上的个三角形为角点检测算法中的M矩阵特征值较大点,位于个点中心的三角形为它们的拟合中心点当匹配结果为图(a)时,模板匹配结果与靶标图像刚好吻合,此时靶标中心点、匹配结果中心点和角点拟合中心点刚好重合当匹配结果为图(b)时,模板匹配结果与靶标存在水平和竖直向的误差,此时靶标中心点与匹配结果中心点存在误差,而通过角点检测拟合的中心点能够很好地校准模板匹配错误带来的误差,其中心点依然与靶标中心点重合当匹配结果为图(c)时,靶标图片发生旋转,而模板匹配结果图并不能随之旋转角度此时靶标中心和匹配中心也存在误差,而通过角点检测拟合中
25、心点同样能够校准因靶标旋转带来的误差,与靶标中心进行吻合第期赵少杰,等基于角点校准的暗光下桥梁位移监测研究(a)(b)(c)图不同模板匹配结果F i g D i f f e r e n t t e m p l a t em a t c h i n gr e s u l t s 位移监测系统相机在测量前需要经过标定后才能进行视频的采集,将采集的视频对靶标位置的感兴趣区域进行裁剪提取,提取的感兴趣区域视频按照固定时间或帧数进行视频分帧获得帧视频后可先将去抖动参考靶标的位移数据转化为平台抖动位移,进而消除测量靶标的抖动误差;再将所得的帧图片进行是否暗光判断,若为暗光图片,则需要进入R e t i n
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