[發明專利]一種基于圖像的橋梁結構撓度測量方法

在審

• 申請號: 201811531900.3
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN109754429A
• 公開（公告）日: 2019-05-14
• 發明（設計）人: 張建;于姍姍
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06T7/33
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 王安琪

本發明公開了一種基于圖像的橋梁結構撓度測量方法，通過一臺相機依次在位置A和位置B分別拍攝一張包含目標結構的圖片，并記錄相機在兩個位置的實際距離；通過SURF?BRISK特征匹配算法對兩張圖片進行匹配，配合預先標定的相機系統的內參結果對目標結構進行三維重構；得到目標結構上任一特征點在B位置相機的光心為世界坐標系的三維坐標(X，Y，Z)，通過Z便得到了相應測點的目標放大系數S，相機放置在位置B繼續進行后續光學測量，采集結構變形前后的一系列圖像，通過SURF?BRISK特征點匹配算法測量結構的二維亞像素位移，利用測點的目標放大系數S將亞像素位移轉化為實際位移。本發明直接利用結構特征不需要人為設計目標靶面，具有非接觸低成本高精度的優點。

技術領域

本發明涉及結構健康監測技術領域，尤其是一種基于圖像的橋梁結構撓度測量方法。

背景技術

二維圖像測量技術在工程中應用廣泛，相比三維測量技術系統更為簡潔操作更方便。但仍然存在一些關鍵難題阻礙二維圖像技術的廣泛應用和實用性。其中一個重要問題就是放大系數的求解問題。放大系數是將圖像像素位移轉化為實際物理位移的紐帶，該放大系數的求解方式目前主要有兩種方法，一是通過目標附近已知長度在圖像中的像素長度計算出一個放大系數，大致認為是測點的放大系數，這樣的已知長度通常是一個構件的長度，一個梁的厚度，如果沒有已知長度，還可以在目標附近粘貼已知尺寸的靶面或者豎立一根鋼尺，等顯然這種方法訊在很大的局限性，如果是測量高聳的橋塔，或者跨江河的橋梁，實驗人員再去放置標靶，就會大大增加工作難度和風險。第二種常用方法是在相機系統上安裝激光測距儀，測量相機光心到被測點的距離，通過相機小孔成像模型，并通過相機和鏡頭的設計參數計算測點的放大系數，一方面，為了操作方便和便于準確找到激光測距儀瞄準的測點，激光測距儀需要通過硬件改裝與相機系統一同工作，另一方面在白天時，激光很容易受到光照的干擾精度下降，而且更加不容易捕捉到激光瞄準的位置，再者，遠距離測量時，要購買較大量程而精度同樣可以保證的測距儀，會大大增加測量成本。以上是已有方法的局限性，而本專利公開的方法則有效避免了這些問題。不需要視場中存在已知尺寸的結構，也不需要一味通過高價優良的硬件系統直接測量較大的物距，反而是充分利用圖像技術和間接測量較小且十分容易測量的兩個相機不同位置之間的距離。

圖像測量方法最早基于模板匹配技術，目前被廣泛使用的有數字圖像相關(DIC)，光流法(optical flow)，邊緣檢測(edge detection)，方向編碼匹配(orientation-codematching，OCM)。基于模板匹配的光測方法，在土木工程領域被廣泛應用。模板匹配技術在實際結構應用中存在局限性：模板匹配要求圖像只能進行平行移動，若原圖像中的匹配目標發生旋轉或尺度變化，該算法無效，而且實際工程結構本身特征不夠豐富，往往在精度上達不到理想效果。于是針對不同的模板匹配算法，人們決定預先在結構表面噴制特征或者人為設計具有對比強烈的目標靶面以此提高匹配精度，但這實際上違背了光測非接觸式測量的初衷。

不同于模板匹配，特征點追蹤則只需要圖像中有可檢測并有效匹配的穩定興趣點。特征點追蹤包括三個步驟：檢測、描述和匹配。近十幾年來，出現了一系列特征點檢測器：SIFT、SURF和FAST；描述器SIFT、SURF、Harris角點檢測、BRIEF、ORB、BRISK和FREAK。已經有了一些很有借鑒意義的研究結論，其中，SIFT算法檢測的特征在空間和尺度上定位更加精確，但SIFT因為其巨大的特征計算量而使得特征點提取的過程異常花費時間；SURF算法在檢測同樣豐富的特征點的執行時間是SIFT的三分之一，同時，SURF也具有較好的旋轉不變性和尺度不變性。優先考慮速度的時候FAST、BRIEF、ORB是最好的選擇；ORB采用FAST檢測算子，速度快，但不具有尺度不變性；Bekele等就BRIEF、ORB、BRISK、FREAK和SIFT這5種局部特征描述符的性能進行了比較，認為BRISK特征描述符在這五種二進制特征描述符中擁有最高的精確度以及最大的最佳匹配點數目。

發明內容