羅宗倫

（貴州橋梁建設(shè)集團(tuán)有限責(zé)任公司,貴州 貴陽(yáng) 558000）

0 引言

交通隧道在運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中，由于地質(zhì)環(huán)境緩變、環(huán)境溫濕度周期性變化、來(lái)往行駛車(chē)輛長(zhǎng)期碾壓等因素，道路路面出現(xiàn)如坑洼、裂縫、凹陷等病害是難以避免的，如果不進(jìn)行及時(shí)處理，會(huì)導(dǎo)致路面破損加劇，影響行車(chē)安全[1]。道路病害監(jiān)測(cè)一般采用人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢方法，該方法存在成本高、效率低等不足之處。隨著城市的建設(shè)和發(fā)展，交通公路的里程不斷增長(zhǎng)，人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢方法已經(jīng)不能滿足當(dāng)前道路病害檢測(cè)工作的要求，國(guó)內(nèi)外研究者開(kāi)始利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行道路病害數(shù)據(jù)的分析。當(dāng)前基于圖像處理技術(shù)的道路病害檢測(cè)系統(tǒng)普遍面臨的瓶頸在于需要處理的數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)分析耗時(shí)較長(zhǎng)。因此，道路病害檢測(cè)在大多數(shù)情況下仍然采用人工巡檢與圖像自動(dòng)識(shí)別結(jié)合，甚至依賴(lài)人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢的方式[2-5]。而對(duì)于隧道內(nèi)的交通道路，由于隧道內(nèi)光線昏暗，不同于常規(guī)場(chǎng)景，更增加了視頻圖像分析的難度?；谝陨峡紤]，該文利用分布式光纖傳感技術(shù)在交通公路隧道內(nèi)構(gòu)建振動(dòng)探測(cè)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)在隧道路面下方布設(shè)振動(dòng)傳感光纜，對(duì)車(chē)輛碾壓路面產(chǎn)生的振動(dòng)進(jìn)行采集和分析，評(píng)估車(chē)輛行駛振動(dòng)信號(hào)是否存在異常，并對(duì)異常位置進(jìn)行定位，作為交通隧道內(nèi)道路病害的輔助判斷檢測(cè)方法。

1 數(shù)據(jù)分析

1.1 數(shù)據(jù)采集

選取一段實(shí)驗(yàn)路段，將單模光纖作為振動(dòng)傳感光纜，敷設(shè)于路面沿線下方，埋設(shè)方向與道路走向平行，將傳感光纜接入光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)。在實(shí)驗(yàn)路段選擇一處位置，人為制造一個(gè)凹陷坑，用以模擬道路病害情形，同時(shí)在另一處位置設(shè)置一個(gè)風(fēng)機(jī)，模擬交通隧道內(nèi)的機(jī)械運(yùn)行振動(dòng)干擾。實(shí)驗(yàn)車(chē)輛反復(fù)行駛碾壓測(cè)試路段，光纖傳感系統(tǒng)采集車(chē)輛碾壓路面產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)，獲得振動(dòng)信號(hào)時(shí)間—空間矩陣，數(shù)據(jù)采集步驟如下：

（1）在整條光纖鏈路上，按照光纖距離將探測(cè)區(qū)域劃分為多個(gè)相等長(zhǎng)度的小段，每個(gè)小段作為一個(gè)監(jiān)測(cè)單元，將探測(cè)區(qū)域等間距劃分為多個(gè)探測(cè)單元，劃分間距為1 m。

（2）各個(gè)探測(cè)單元分別采集和存儲(chǔ)各自探測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)，采樣率400 Hz。

（3）在一段時(shí)間內(nèi)，將光纖鏈路中空間連續(xù)的多個(gè)探測(cè)單元采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行拼接，即：矩陣每列為一個(gè)探測(cè)單元的采集數(shù)據(jù)，按照各個(gè)探測(cè)單元的空間順序，將每列數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，得到這段時(shí)間內(nèi)的全段振動(dòng)信號(hào)矩陣，即得到光纖振動(dòng)時(shí)間—空間數(shù)據(jù)圖像矩陣。這個(gè)圖像矩陣的橫軸表示距離，縱軸表示時(shí)間。

圖1為其中一組車(chē)行碾壓測(cè)試所得的光纖振動(dòng)時(shí)間—空間數(shù)據(jù)矩陣三維圖像，數(shù)據(jù)時(shí)長(zhǎng)為60 s。模擬道路病害情形的凹陷坑在約175 m的位置。可見(jiàn)車(chē)速基本為勻速行駛，在常規(guī)路面區(qū)域的信號(hào)振幅仍具有一定的波動(dòng)性，鄰近信號(hào)之間的波動(dòng)幅度處在一定的數(shù)值范圍之內(nèi)。而當(dāng)車(chē)輛碾壓經(jīng)過(guò)凹陷坑時(shí)，產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)相較于其鄰近探測(cè)單元，信號(hào)振幅數(shù)值出現(xiàn)較大的跳變。同時(shí)，在600 m位置，開(kāi)啟風(fēng)機(jī)，從圖中可見(jiàn)明顯的模擬機(jī)械振動(dòng)干擾信號(hào)。

圖1 模擬測(cè)試車(chē)行信號(hào)時(shí)間—空間數(shù)據(jù)

1.2 頻譜對(duì)比

分別截取100 m位置和200 m位置的常規(guī)路面上車(chē)行碾壓振動(dòng)信號(hào)，以及175 m位置的車(chē)輛碾壓凹陷坑產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行頻譜分析和對(duì)比。如圖2（a）所示，100 m位置和200 m位置的常規(guī)路面車(chē)行信號(hào)，具有相似的頻譜，其頻譜主要集中在小于35 Hz范圍，如圖2（b）所示，175 m位置的車(chē)輛碾壓凹陷坑產(chǎn)生振動(dòng)信號(hào)，其頻譜主要集中在1～80 Hz范圍，如圖2（c）所示，與常規(guī)路面車(chē)行信號(hào)的頻譜分布存在較為明顯的區(qū)別。

圖2 常規(guī)路面和凹陷坑車(chē)行信號(hào)頻譜對(duì)比

1.3 形態(tài)區(qū)分

考慮到交通公路隧道內(nèi)可能存在的其他振動(dòng)干擾，如風(fēng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生的噪聲、隧道內(nèi)機(jī)電設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生的振動(dòng)等。為了對(duì)車(chē)輛行駛信號(hào)進(jìn)行正確有效地提取，需要先對(duì)光纖振動(dòng)時(shí)間—空間數(shù)據(jù)圖像矩陣中的前景圖塊進(jìn)行判斷，找到符合車(chē)行振動(dòng)信號(hào)形態(tài)特征的圖塊，然后根據(jù)這些圖塊涵蓋的范圍，提取各探測(cè)點(diǎn)采集的原始信號(hào)中的車(chē)行振動(dòng)信號(hào)片段。如圖3所示，觀察光纖振動(dòng)時(shí)間—空間數(shù)據(jù)圖像中存在的多種激勵(lì)振動(dòng)信號(hào)，風(fēng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生的噪聲和隧道內(nèi)機(jī)電設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生的振動(dòng)等干擾振動(dòng)具有激勵(lì)位置固定的特點(diǎn)，在光纖振動(dòng)時(shí)間—空間數(shù)據(jù)圖像中的形態(tài)為一條方向垂直的豎線，而車(chē)行信號(hào)由于車(chē)輛在隧道內(nèi)基本以均勻速度行駛，在光纖振動(dòng)時(shí)間—空間數(shù)據(jù)圖像中的形態(tài)為一條具有斜率的直線，基于以上分析，車(chē)行信號(hào)判斷方法如下：

（1）統(tǒng)計(jì)光纖振動(dòng)時(shí)間—空間數(shù)據(jù)圖像矩陣的中位值作為分割閾值，對(duì)圖像矩陣進(jìn)行二值化處理，提取前景部分。

（2）對(duì)前景部分做霍夫變換，查找并提取圖像中的直線區(qū)域。

（3）對(duì)前景部分做連通域分割，得到多個(gè)獨(dú)立的圖塊。

（4）根據(jù)圖像中直線的斜率，排除方向?yàn)榇怪被蛩降木€段，對(duì)于余下的斜率符合條件的直線段，其所涵蓋的圖塊，認(rèn)為是符合車(chē)行信號(hào)特征的激勵(lì)圖塊。在圖3中，繪制的直線段為找到的符合車(chē)行信號(hào)特征的信號(hào)，繪制的虛線段為應(yīng)當(dāng)排除的干擾信號(hào)，可見(jiàn)準(zhǔn)確地找到了模擬機(jī)械干擾的位置。

圖3 車(chē)行信號(hào)和干擾信號(hào)判斷結(jié)果

1.4 算法設(shè)計(jì)

根據(jù)以上分析，通過(guò)對(duì)時(shí)域信號(hào)振幅的跳變點(diǎn)以及信號(hào)頻譜主頻變化的綜合分析，可以對(duì)道路病害進(jìn)行判斷。設(shè)計(jì)道路病害判斷方法如下：

（1）已經(jīng)找出圖像中由斜線覆蓋的區(qū)域，認(rèn)為是符合車(chē)行信號(hào)特征的激勵(lì)圖塊，分別對(duì)其涵蓋區(qū)域的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行提取。

（2）對(duì)于每一個(gè)符合車(chē)行信號(hào)特征的激勵(lì)圖塊，對(duì)于其中涵蓋的每一個(gè)探測(cè)單元，分別提取處于激勵(lì)信號(hào)圖塊中的原始振動(dòng)數(shù)據(jù)片段。

（3）對(duì)提取的每一段車(chē)行振動(dòng)數(shù)據(jù)做fft變換，得到對(duì)應(yīng)的車(chē)行振動(dòng)數(shù)據(jù)片段頻譜，同時(shí)查找這段車(chē)行振動(dòng)數(shù)據(jù)的振幅絕對(duì)值的最大值，記為車(chē)行振動(dòng)幅值。

（4）對(duì)于第三步中得到的一系列探測(cè)單元的多個(gè)頻譜，分別查找幅值最大值所對(duì)應(yīng)的頻率，記為相應(yīng)探測(cè)單元的主頻。

（5）對(duì)從同一激勵(lì)圖塊得到的主頻序列進(jìn)行光滑樣條擬合，得到該激勵(lì)圖塊的主頻序列的包絡(luò)趨勢(shì)線。

（6）計(jì)算各個(gè)探測(cè)單元主頻與其對(duì)應(yīng)位置包絡(luò)線數(shù)值的差值絕對(duì)值，再求得此差值絕對(duì)值序列的均值，再計(jì)算差值絕對(duì)值序列與其均值的比值，設(shè)置比值閾值為T(mén)1，查找是否存在比值超過(guò)閾值T1的探測(cè)單元。

（7）對(duì)于第三步中得到的一系列探測(cè)單元的多個(gè)車(chē)行振動(dòng)幅值，也進(jìn)行光滑樣條擬合，得到該激勵(lì)圖塊的車(chē)行振動(dòng)幅值序列的包絡(luò)趨勢(shì)線。

（8）計(jì)算各個(gè)探測(cè)單元車(chē)行振動(dòng)幅值與其對(duì)應(yīng)位置包絡(luò)線數(shù)值的差值絕對(duì)值，再求得此差值絕對(duì)值序列的均值，再計(jì)算差值絕對(duì)值序列與其均值的比值，設(shè)置比值閾值為T(mén)2，查找是否存在比值超過(guò)閾值T2的探測(cè)單元。

（9）若存在主頻比值超過(guò)閾值T1，同時(shí)車(chē)行振動(dòng)幅值比值超過(guò)閾值T2的探測(cè)單元，則其對(duì)應(yīng)的異常分值自增1。

（10）當(dāng)某探測(cè)單元的異常分值達(dá)到閾值T_score，則對(duì)應(yīng)位置被認(rèn)為存在道路病害的情況。

（11）對(duì)于判斷為存在道路病害的探測(cè)單元，系統(tǒng)發(fā)送對(duì)應(yīng)位置的道路病害報(bào)警信息，同時(shí)將其位置信息推送給視頻聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)，進(jìn)行圖像復(fù)核。

2 測(cè)試統(tǒng)計(jì)

該次實(shí)驗(yàn)中，分別控制平均車(chē)速30 km/h、40 km/h、50 km/h、60 km/h，在實(shí)驗(yàn)路段各自進(jìn)行了50組車(chē)行碾壓凹陷坑測(cè)試，識(shí)別定位結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 減速帶位置識(shí)別定位結(jié)果統(tǒng)計(jì)

由凹陷坑位置識(shí)別定位統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，在不同的平均車(chē)速下，算法對(duì)道路路面病害的識(shí)別率≥80%，定位偏差≤10 m。當(dāng)平均車(chē)速為50 km/h，識(shí)別率可達(dá)92%。而其他無(wú)凹陷坑的位置，沒(méi)有出現(xiàn)誤識(shí)別情況。該文所提出的基于光纖振動(dòng)傳感的道路病害輔助檢測(cè)方法，能夠有效識(shí)別和準(zhǔn)確定位道路路面出現(xiàn)的坑洼凹陷等病害情況。

3 結(jié)束語(yǔ)

該文基于分布式光纖傳感系統(tǒng)構(gòu)建隧道內(nèi)的路面振動(dòng)探測(cè)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)車(chē)輛碾壓路面產(chǎn)生的振動(dòng)進(jìn)行采集和分析，評(píng)估車(chē)輛行駛振動(dòng)信號(hào)是否存在異常，并對(duì)異常位置進(jìn)行定位，作為對(duì)交通隧道內(nèi)道路病害的輔助判斷檢測(cè)方法。通過(guò)分析比較平整路面的車(chē)行振動(dòng)數(shù)據(jù)和病害位置的車(chē)行振動(dòng)數(shù)據(jù)，針對(duì)病害位置振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)的時(shí)域和頻域的異常突變進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，由模擬測(cè)試統(tǒng)計(jì)結(jié)果，該文提出的方法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)路面凹陷引起的異常振動(dòng)，定位偏差≤10 m，能夠有效識(shí)別和準(zhǔn)確定位道路病害情況，提供能夠針對(duì)具體位置的道路病害報(bào)警信息，作為圖像復(fù)核檢測(cè)的參考依據(jù)，極大地減少視頻圖像處理的計(jì)算量，有效提高交通隧道的道路運(yùn)維管理水平。