基于图像分析的高速铁路桥梁裂缝特征识别技术研究

发布时间：2020-09-30 15:48

　　 近年来,我国高速铁路成网效应愈加突显,铁路桥梁的养护任务也不断加重,其中,裂缝是威胁高速铁路桥梁安全服役的重要隐患之一。因此,实现裂缝精准检测和尺寸测量具有重要的现实意义,也是高速铁路桥梁领域的重点研究课题。目前,我国高速铁路桥梁裂缝的检测和尺寸测量工作主要依靠人工巡检的方式实现,不仅耗时耗力,而且检测精度有限。随着自动化技术在桥梁裂缝检测领域的不断实践,以及深度学习技术在相关目标检测领域表现出的巨大优势,采用自动化技术实现高速铁路桥梁裂缝的自动监测,已成该领域学者的研究共识。但现有的裂缝检测和识别技术远不能满足工程实践的需求,因此,自动化裂缝特征识别技术亟待研究。本文以高速铁路桥梁实际裂缝图像为研究对象,从裂缝的分类、特征提取以及尺寸测量方面开展工作,主要研究内容如下:(1)裂缝图像的预处理和分类。首先提出一种改进的mask算法对裂缝原始图像解决图像灰度分布不均匀的问题,获得高对比度的图像,并运用去模糊算法实现裂缝特征的增强,然后设计了一种改进Faster R-CNN+ZF模型的智能裂缝检测方法,制作裂缝数据集输入网络进行训练,实现了对所有裂缝的自动分类,总体分类精度达到93.7%,为高速铁路桥梁裂缝检测提供了一种新的分类方式。(2)裂缝的特征提取。对分类筛选出来的含裂缝图像,首先使用稀疏模板的中值滤波算法进行图像去噪,然后采用改进的基于四点标记的透视变换方法,得到了标准的正视矫正图,最后利用阈值分割、二级连通域去噪、边缘检测以及形态学处理技术,提取出了高质量的裂缝特征。(3)裂缝长宽尺寸测量。首先利用相机标定,求出相机的内、外参数和畸变参数,然后提出一种基于特征节点的分段多项式拟合算法和一种基于界点的分段光顺曲线拼接算法,通过拟合裂缝轮廓特征的单像素宽中心线,实现裂缝长度的非接触测量,提出一种基于单像素大小的裂缝宽度测量算法和量化腐蚀算法,实现裂缝特征的平均宽度和最大宽度测量。挑选实际样本进行尺寸测量试验,各个参数的测量精度均满足工程实践需求,由此验证了所提算法的鲁棒性和实用性,可以实现高速铁路桥梁裂缝的自动化测量,为高速铁路桥梁裂缝的尺寸测量提供了一种更为有效的手段。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41;U446
【部分图文】：

伟大梦想提供了坚实的动力，是现代化建设的重要基石。仅去年一年，我国高速铁逡逑路运营里程就增长４１００公里，高铁成网效应愈加凸显，预计到２０２５年，高铁运营逡逑里程将达到３．８万公里，“人便其行、货畅其流”的目标逐渐成为现实。如图１＿１为逡逑我国闻速铁路网基本构架。逡逑Ｉ高速铁路网基本构架：！逡逑ｗ逦Ｑｒ逡逑图ｉ－ｉ高速铁路网基本架构逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－１邋Ｂａｓｉｃ邋ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｈｉｇｈ邋ｓｐｅｅｄ邋ｒａｉｌｗａｙ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑随着“一带一路”国家战略的稳步推进，中国高铁“走出去”面临着前所未有逡逑的发展机遇，铁路系统的智慧化程度也越来越高［１］，铁路线路维护正朝着自动化、逡逑信息化和智能化的方向不断发展，高速铁路稳定健康发展必将扮演更加重要的作逡逑用。其中，高速铁路桥梁是高速铁路系统的重要组成部分，如图ｌ－２（ａ）所示为跨河逡逑桥，图ｌ－２（ｂ）所示为高架桥。逦逦逡逑（ａ）逦』’（ｂ）逡逑图１－２高速铁路桥梁逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－２邋Ｈｉｇｈ邋Ｓｐｅｅｄ邋Ｒａｉｌｗａｙ邋Ｂｒｉｄｇｅ逡逑１逡逑

这也将成为裂缝监测环节的创新关键点。逡逑然而，目前在高速铁路桥梁裂缝自动化检测领域上的实践还不够成熟，我国高逡逑速铁路桥梁缝检测主要依靠技术人员手持检测设备完成［４］，如图ｌ－３（ａ）所示，图１－逡逑（ａ）逦（ｂ）逡逑图１－３人工测量逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－３邋Ｍａｎｕａｌ邋ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ逡逑人工巡检方式不仅耗时耗力，在检测过程中人的安全性无法保证，而且检测结逡逑２逡逑

同于传统的桥梁和路面裂缝图像，它具有背景纹理多样复杂、随机高强噪声和非线逡逑性过饱和像素等更复杂的特性，且检测标准较公路桥梁更加苛刻，一般宽度大逡逑于０．２ｍｍ的裂缝均要重点关注，如图１－４所示为采集的实际裂缝图片，图ｌ－４（ａ）为逡逑过饱和图像，图ｌ－４（ｂ）为复杂背景图像，图ｌ－４（ｃ）为模糊图像，图ｌ－４（ｄ）为含微细逡逑裂缝图像。因此，在样本密度大、实时性要求高的铁路桥梁裂缝检测领域，传统桥逡逑梁分类算法适用性不高。逡逑（ａ）逦（ｂ）逦（ｃ）逦（ｄ）逡逑图１－４铁路桥梁裂缝原始图片逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－４邋Ｏｒｉｇｉｎａｌ邋ｉｍａｇｅ邋ｏｆ邋ｒａｉｌｗａｙ邋ｂｒｉｄｇｅ邋ｃｒａｃｋｓ逡逑近些年，各种智能分类算法的出现，为实现高速铁路桥梁裂缝的分类提供了有逡逑益的参考。高璐等［１９］改进了传统的ＢＰ算法误差大且易陷入局部极小值的缺点，采逡逑用复合误差函数替代了传统的全局平方误差函数，通过分层动态方法调整学习率逡逑对路面裂缝图像进行分类，但该算法对实际裂缝图像的复杂性评估不够，对铁路桥逡逑梁的裂缝分类效果一般。夏梦等［２（）】提出了一种卷积神经网络与条件随机场（ＣＦＲ）逡逑融合的新型深度学习分类模型，首先用卷积神经网络对原始图片初始分类，并依次逡逑定义ＣＲＦ模型的一阶和二阶势函数

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本文编号：2831030