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        橋梁快速建模及病害識別技術(shù)應(yīng)用研究

        2023-12-04 08:29:44王曉佳
        城市道橋與防洪 2023年11期
        關(guān)鍵詞:自動識別橋梁檢測

        元 松,王曉佳

        (上海市市政公路工程檢測有限公司,上海市 201108)

        0 引言

        橋梁外觀往往反映了其結(jié)構(gòu)的健康狀況[1]。近年來,我國對橋梁檢測進行了大量研究,積累了許多經(jīng)驗,但仍然存在一定的問題,如:(1)落后的檢測手段,較低的機動性;(2)昂貴的檢測費用;(3)較高的作業(yè)危險系數(shù);(4)不全面的檢測范圍;(5)低效率檢測導(dǎo)致交通不便。

        隨著橋梁多種病害的突發(fā),日常運營維護工作迫在眉睫。運用人工智能方法,夯實橋梁數(shù)字化運維基礎(chǔ),將有利于橋梁的維護,及時發(fā)現(xiàn)并有效修復(fù)病害,提高路橋養(yǎng)護效率,實現(xiàn)養(yǎng)護管理精細化、數(shù)字化和網(wǎng)格化。國內(nèi)外雖然有采用攝影技術(shù)對橋梁進行建模的研究及應(yīng)用,但還沒實現(xiàn)在模型上進行構(gòu)件自動劃分和外觀病害的自動識別輸出。

        本文基于Lensphoto 近景攝影測量技術(shù),對橋梁進行三維快速建模,并采用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對模型上的病害圖像進行自動識別,以期實現(xiàn)定量、快速、自動化的檢測,提高橋梁檢測評估的效率。

        1 基本原理

        1.1 近景攝影測量技術(shù)

        Lensphoto 近景攝影測量系統(tǒng)具有3 大特點:(1)全新的多片影像立體匹配算法,具備自動空中等角測量及區(qū)域網(wǎng)平差、自動生成等值線、自動密集點云生成、自動構(gòu)網(wǎng)、建模、紋理映射等功能;(2)可處理旋轉(zhuǎn)多基線攝影近景影像數(shù)據(jù)或者平行攝影近景影像數(shù)據(jù);(3)相對測量精度達1/10 000[2]。

        旋轉(zhuǎn)多基線交向攝影示意圖見圖1。

        圖1 旋轉(zhuǎn)多基線交向攝影示意圖

        由圖1 可知,通過4 個攝站,每個攝站拍攝至少3 張影像,即可覆蓋整個被攝物體,按區(qū)域?qū)λ鶖z對象進行整體處理,經(jīng)過自檢校區(qū)域網(wǎng)平差,獲取密集點云。

        1.2 多點配準及自動紋理映射技術(shù)

        多點配準映射技術(shù)流程見圖2。

        圖2 多點配準映射技術(shù)流程

        多點配準及自動紋理映射技術(shù)主要是通過計算影像在激光點云坐標系中的外方位元素,使激光點云與影像在幾何上精密地聯(lián)系在一起,實現(xiàn)影像與激光點云的配準,從而達到點云構(gòu)網(wǎng)、三維建模與紋理映射全部自動化,生成具有高度逼真的三維模型[3]。

        1.3 YOLOv4 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        YOLOv4 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型見圖3。

        圖3 YOLOv4 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        YOLOv4 模型結(jié)構(gòu)由輸入層、主干網(wǎng)絡(luò)、混合和組合圖像特征的網(wǎng)絡(luò)層、預(yù)測層4 部分組成[4]。其中:CBM 由Conv+Bn+Mish 這3 個激活函數(shù)組成;CBL由Conv+Bn+Leaky_relu 這3 個激活函數(shù)組成;CSPX 結(jié)構(gòu)借鑒CSPNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),由卷積層和X 個Res_unit 殘差單元張量拼接組成;SPP 采用1×1、5×5、9×9、13×13 最大池化的方式,進行多尺度融合。

        2 橋梁三維快速建模技術(shù)

        根據(jù)Lensphoto 獲取橋梁表觀圖像和三維建模的方法,通過圖像解析計算得到高精度點云,在此基礎(chǔ)上通過自動紋理映射,得到高精度、目視化的橋梁三維模型,可直觀應(yīng)用于橋梁表觀病害自動識別及橋梁技術(shù)狀況評估。

        2.1 無人機攝影平臺

        無人機攝影平臺見圖4。

        圖4 無人機攝影平臺

        無人機用于橋梁檢測具有很多優(yōu)勢[5],但由于當前無人機幾乎沒有向上拍攝的功能,為了實現(xiàn)對橋梁結(jié)構(gòu)表觀狀況的全方位、全覆蓋拍攝,需要在現(xiàn)有無人機的基礎(chǔ)上增加云臺和向上拍攝的相機。為了保證三維模型效果,需要確保檢測部位在照片上無遺漏和無死角,以實現(xiàn)雙目立體前方交會,并同步記錄對應(yīng)的GPS 數(shù)據(jù)[6]。

        選擇常用的物種多樣性測度指標,如物種豐富度指數(shù)、物種多樣性指數(shù)、物種優(yōu)勢度以及物種均勻度指數(shù)等[3]。

        2.2 橋梁三維模型構(gòu)件自動劃分

        2.2.1 方案設(shè)計

        通過無人機對橋梁表觀影像進行采集,運用Lensphoto 近景攝影測量技術(shù)對所采集的影像進行高精度建模;再通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對橋梁各構(gòu)件類型進行訓(xùn)練,提取橋梁的各種構(gòu)件特征,實現(xiàn)對橋梁三維模型進行構(gòu)件自動劃分。橋梁構(gòu)件劃分流程見圖5。

        圖5 橋梁構(gòu)件劃分流程

        2.2.2 橋梁構(gòu)件樣本標注

        按橋梁部位將橋梁分為橋面系、上部結(jié)構(gòu)和下部結(jié)構(gòu)3 部分。以梁式橋為例,橋面系按組成部分主要劃分為橋面鋪裝、伸縮縫、防撞護欄等部件;上部結(jié)構(gòu)按組成部分劃分為主梁、濕接縫、橫隔板、支座等部件;下部結(jié)構(gòu)按組成部分劃分為橋墩、橋臺、墩臺基礎(chǔ)等部件[7]。

        為了對上述構(gòu)件進行自動識別劃分,首先應(yīng)對各類構(gòu)件圖像進行標注,標注數(shù)量不少于2 000 張;再將這些標注完成的影像導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,提取各類構(gòu)件的特征信息。

        橋梁構(gòu)件標記見圖6。

        圖6 橋梁構(gòu)件標記

        2.2.3 三維建模實體應(yīng)用

        將無人機所拍攝的影像信息導(dǎo)入識別系統(tǒng)中,選擇建模方式,點擊“開始處理”,建立所拍攝橋梁的三維模型,同時模型數(shù)據(jù)在病害檢測和構(gòu)件劃分界面進行顯示;點擊“構(gòu)件識別”,即可進行構(gòu)件的自動識別和劃分;最后是成果輸出。以上海市顓橋鎮(zhèn)北橫涇斜拉橋為例,其建模效果見圖7。

        圖7 上海市顓橋鎮(zhèn)北橫涇橋三維模型

        3 橋梁表觀病害自動識別技術(shù)

        3.1 方案設(shè)計

        橋梁表觀病害檢測系統(tǒng)設(shè)計方案見圖8。

        圖8 橋梁表觀病害檢測系統(tǒng)設(shè)計方案

        橋梁表觀病害自動識別系統(tǒng)由圖像導(dǎo)入、三維重建、構(gòu)件和病害識別、成果輸出4 大模塊組成。

        3.2 橋梁病害的樣本

        根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu),將橋梁表觀病害分為混凝土結(jié)構(gòu)病害、鋼結(jié)構(gòu)病害、橋面鋪裝病害3 大類。其中:(1)混凝土結(jié)構(gòu)病害主要包括:裂縫、蜂窩麻面、剝落掉角、空洞孔洞、鋼筋裸露銹蝕等;(2)鋼結(jié)構(gòu)病害主要包括:涂層起皮剝落、鋼結(jié)構(gòu)銹蝕等;(3)橋面鋪裝病害主要包括:瀝青路面鋪裝層裂縫、坑槽等。

        橋梁結(jié)構(gòu)病害類別標注見圖9。

        圖9 橋梁結(jié)構(gòu)病害類別標注

        圖像標注與訓(xùn)練樣本選擇:為減小干擾因素影響,首先應(yīng)對訓(xùn)練圖像中的病害信息進行分類標注和命名[8],每類病害圖像標注數(shù)量不少于2 000 張。

        3.3 病害識別準確率

        從總體樣本中選取80%為訓(xùn)練集,對各類病害進行特征提取、訓(xùn)練和識別后,選取剩余20%病害樣本為驗證集,以檢驗識別模型的準確率。表1 為各類病害識別準確率。

        表1 各類病害識別準確率

        由表1 可知,各類病害的識別準確率可以達到70%以上,基本滿足工程需求。為方便工程應(yīng)用,同樣以上海市顓橋鎮(zhèn)北橫涇斜拉橋為例,其病害圖像識別結(jié)果和數(shù)據(jù)導(dǎo)出如圖10 所示。經(jīng)過現(xiàn)場檢測,病害識別類型和大小基本符合實際,識別精度可達厘米級。

        圖10 上海市顓橋鎮(zhèn)北橫涇橋病害自動識別結(jié)果

        4 結(jié) 語

        將近景攝影測量技術(shù)用于橋梁檢測行業(yè),實現(xiàn)了無人機影像數(shù)據(jù)的快速實景建模,提高了后期三維模型的生成效率,可構(gòu)建高精度、高清晰的紋理模型;同時運用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對采集的橋梁構(gòu)件進行訓(xùn)練,開發(fā)出自動識別劃分軟件;最后在可視化橋梁表觀三維模型的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)病害圖像的自動識別和定量評價。

        目前,橋梁結(jié)構(gòu)病害特征圖像樣本數(shù)量有限,隨著數(shù)據(jù)庫的不斷增加,其識別精度也會逐步提高,基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁三維快速建模及病害自動識別技術(shù)勢必會得到更加廣泛可靠的應(yīng)用。

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