交通视频中车辆荷载空间位置二次判定及荷载校验.pdf
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1、交通视频中车辆荷载空间位置二次判定及荷载校验朱晨辉12,马乃轩12,王越12(1.山东高速工程检测有限公司,山东济南2 50 0 0 0;2.桥梁结构大数据与性能诊治提升交通运输行业重点实验室,山东济南2 50 0 0 0)摘要:车辆荷载是影响桥梁使用过程中安全性能的主要荷载之一,在健康监测系统中结合动态称重技术可识别车辆荷载,判断车辆在桥梁上的位置、速度,从而计算车辆荷载对桥梁产生的影响。由于称重技术的定点性,给出的判断只能是预估值,通过将其与桥梁上视频监控技术相结合,以图像识别方式对车辆在桥梁上的位置进行二次判定,经过匹配后较为准确地找出车辆的对应空间位置,从而为桥梁健康监测系统车辆荷载分
2、析提供技术支持。关键词:车辆荷载;健康监测;图像识别;荷载分析中图分类号:U446Secondary identification of vehicleload space location on traffic videoand load analysisZHU Chenhui,MA Naixuan,WANG Yue.?(1.Shandong High-speed Engineering Test Co.,Ltd.,Shandong Jinan250000 China;2.Key Laboratory for Bridge Structure Big DataPerformance Diag
3、nosis and Treatment Improvement of TransportationAbstract:Vehicle load is one of the main loads that affect thesafety performance of bridges in use.In the health monitoringsystem,combined with dynamic weighing technology,thecorresponding vehicle load can be identified,and the positionand speed of ve
4、hicles on the bridge can be judged,so asto calculate the impact of vehicle load on the bridge.Due收稿日期:2 0 2 3-0 3-0 2作者简介:朱晨辉(19 8 9 一),男,山东枣庄人,硕士研究生,工程师,研究方向为桥梁试验检测。to fixed point of the weighing technology,however,givesjudgment can be estimated,with its bridges on other videomonitoring technology,
5、the combination of image recognitionway for secondary to the position of the vehicles on the bridge,after match more accurately find out the correspondingposition of the vehicle,to vehicle load analysis of bridgehealth monitoring system to provide technical support.Key words:vehicle load;health moni
6、toring;imagerecognition;load analysis0引言车辆荷载是影响桥梁结构安全性和耐久性的重要因素,超载也是导致桥梁发生倒塌、破坏的重要文献标识码:A原因,因此对桥面车辆荷载分布的监控具有非常重要的意义。传统的桥梁健康监测系统可通过应变计、加速度计和GPS等实现结构响应的监测,但是难以完成对输入荷载的直接识别。提出一种实现桥面荷载分布实时监控的新方法,在动态称重系统和视频监控系统数据融合的基础上,完成桥面交通流荷载时间-空间分布监控。1交通视频监测方法研究1.1目标检测方法在动态视频监测方法中,目标监测算法是一种Industry,Shandong Jinan 250
7、000 China)常用的算法,其工作过程主要分为四步:图像分割、目标检测、目标识别和目标跟踪。运动目标检测是图像处理中的难点,也是一项重要研究内容。视频监测的根本就是对目标检测,可以为后续的目标跟踪、分类、识别、理解等功能提供基础数据源。目前目标检测方法中主要有两种较为常见:基于特征的目标检测方法和基于运动的目标检测方法。基于特征的目标检测方法主要是对目标的特征量,如颜色、形状等特征数据进行提取,从而实现对目标进行检测。在进行目标特征检测时,首先需要通过机器学习训练算法,然后基于算法对目标特征值进行提取,比如SIFT(s c a l e i n v a r i a n t f e a t u
8、 r e-101-朱晨辉,马乃轩,王越:交通视频中车辆荷载空间位置二次判定及荷载校验transform)方法便是先学习后检测的一种方法,在提取完目标特征量之后,将目标特征量输入分类器中进行识别,分类器可以选择支持向量机或者迭代器出等。这些目标的特征从本质上来讲是一种人为设计的特征,根据识别问题的不同,特征值提取的优劣会受到不同程度的影响,这就需要研究人员对所要解决的问题领域有足够的了解,例如在健康监测领域中,要清楚地知道所要识别的目标特征量是车牌A(cx.cy,w,h)conf.(cr.c,c,)图1SSD原理示意图VGG-16ExtraFeatureLayersthroughPoois3e3
9、4aE和车速,对应的就要设计出针对这两种目标的适应性更好的特征,但是在使用过程中往往由于某个特定的识别任务规模不大,很难在实际应用中实现精准识别的效果。基于运动的目标检测方法一般可分为三类,分别为光流法、帧间差分法和背景减除法。光流法计算较为复杂,且很容易受到噪声的影响;顿间差分法相对来说计算难度较小,但是检测的准确度不高;背景减除法通过建立被检测物体检测场景图像,再将每一帧的被测物体图像进行对比,根据每一帧的动态变化,被测物体的背景图像实时更新,这种方法原理较为简单,且识别准确率较高,是目前较为成熟的运动目标检测法。除了上述方法以外,伴随着深度学习理论的迅速发展,目前目标检测方法的发展已经进
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