基于视频图像的桥梁裂缝监测系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115078382A(43)申请公布日2022.09.20(21)申请号202210674666.X(22)申请日2022.06.14(71)申请人苏交科集团股份有限公司地址210000江苏省南京市水西门大街223号(72)发明人付一帆徐一超赵亮承宇郭俊(74)专利代理机构安徽宏铎知识产权代理事务所(普通合伙)34250专利代理师南亚丽(51)Int.Cl.G01N21/88(2006.01)G01B11/02(2006.01)G01B11/14(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称基于视频图像的桥梁裂缝监测系统(57)摘要本发明公开了基于视频图像的桥梁裂缝监测系统，包括前端系统和后端系统，所述前端系统由：摄像机、微控制系统、供电模块和无线传输模块组成，前端系统集成安装在被测结构物表面，所述后端系统由：数据存储模块和数据显示模块组成，所述后端系统用于将前端系统发送过来的裂缝信息进行存储和展示，数据存放在云服务器上，可以在PC端或者手机app上进行数据显示，所述前端系统和后端系统用于裂缝的精确计算，裂缝的精确计算由图像采集、图像预处理、图像分割、像素标定和宽度测量五个部分构成。本发明设备无线、低功耗，安装方便，不损坏结构物，内置裂缝边缘算法，能实现全自动高精度测量、自动休眠和唤醒功能和裂缝触发报警功能。CN115078382ACN115078382A权利要求书1/2页1.基于视频图像的桥梁裂缝监测系统，其特征在于，包括前端系统和后端系统，所述前端系统由：摄像机、微控制系统、供电模块和无线传输模块组成，前端系统集成安装在被测结构物表面，所述后端系统由：数据存储模块和数据显示模块组成，所述后端系统用于将前端系统发送过来的裂缝信息进行存储和展示，数据存放在云服务器上，可以在PC端或者手机app上进行数据显示，所述前端系统和后端系统用于裂缝的精确计算，裂缝的精确计算由图像采集、图像预处理、图像分割、像素标定和宽度测量五个部分构成。2.根据权利要求1所述的基于视频图像的桥梁裂缝监测系统，其特征在于，所述摄像机为低功耗相机模组，且摄像机上辅助有拍照保护罩及补光灯。3.根据权利要求1所述的基于视频图像的桥梁裂缝监测系统，其特征在于，所述微控制系统用于定时发出拍照指令，对获取的图像进行处理和分析，并把处理后得到的裂缝信息发送出去。4.根据权利要求1所述的基于视频图像的桥梁裂缝监测系统，其特征在于，所述供电模块采用锂电池供电。5.根据权利要求1所述的基于视频图像的桥梁裂缝监测系统，其特征在于，所述无线传输模块采用NB‑IoT通信模块。6.根据权利要求1所述的基于视频图像的桥梁裂缝监测系统，其特征在于，所述图像采集：由照明设备补光，高清摄像镜头模组直接拍摄行成数字图像；图像预处理：处理最低层次上的图像，处理的图像为高亮度图像，预处理的内容主要包括图像的灰度化、图像的增强、中值滤波和图像二值化等流程，预处理能够减少原始图像的信息含量，因为一般图像都有多余的信息，预处理还能通过抑制图像的突发变形或者增强一些结构特征等，从而可以达到改善图像质量的目的；裂缝边缘提取：采用LoG算法来提取箱梁内裂纹和隧道结构内部横截面处裂缝的边缘，算法可以使提取的裂缝边缘更加的精确，其中，LoG算法是由Marr和Hildreth共同提出的，它是通过将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起而形成的算法，故称之为拉普拉斯高斯算法，LoG算法的基本原理为：首先在一定范围内用高斯形二维低通滤波器对图像做平滑滤波处理，然后利用拉普拉斯差分算子来检测图像的边缘；像素标定：将数字图像处理技术应用于裂缝宽度的测量，须对相机的像素进行标定，即标定出图像中的每个像素所代表的实际宽度，标定指标的单位为mm/pix，在众多像素标定的方法中，考虑系统的测量精度与测量效率的要求，采用定微距方法实现像素标定，通过微距仪防护装置固定了摄像镜头与裂缝结构表面的距离，通过读取镜头模组的焦距参数，进而计算出图像单个像素点所能代表的尺寸标度；裂缝宽度的计算：基于裂缝边界识别结果区分裂缝的上、下边缘，分别选中上边缘的各个点，采用“最小距离法”来计算目标裂缝的宽度。7.根据权利要求1所述的基于视频图像的桥梁裂缝监测系统，其特征在于，所述前端系统和后端系统工作的流程如下：S1将传感器固定在被测结构物上方，并将摄像机对准目标裂缝；S2定时由前端微控制系统发出拍照指令，摄像机对结构物进行连续拍摄；S3再由微控制系统进行图像处理，识别裂缝宽度，并将裂缝宽度、裂缝图片通过无线传输模块发送至远程服务器中；2CN115078382A权利要求书2/2页S4完成抓拍裂缝图像并传输后，系统自动进入休眠状态，待下一次设定的拍照时间到来时自动唤醒进行重