基于无人机视频的桥梁裂缝识别方法研究

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1、工程硕士学位论文基于无人机视频的桥梁裂缝识别方法研究作者姓名王鹏工程领域交通运输工程校内指导教师贺志勇副教授校外指导教师解冰高级工程师所在学院土木与交通学院论文提交日期2018年6月ResearchonBridgeCrackIdentificationBasedonUAVVideoCandidate：WangPengSupervisor：A.P.HeZhiyongSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：U446学校代号：10561学号：201521007350华南理工大学硕士学位论文基于无人机视频的桥梁裂

2、缝识别方法研究作者姓名：王鹏指导教师姓名、职称：贺志勇、副教授申请学位级别：专业型硕士学科专业名称：交通运输工程研究方向：现代道桥监测技术论文提交日期：2018年6月3日论文答辩日期：2018年6月4日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：符锌砂委员：高荣堂、徐国元、贺志勇、苏卫国摘要自20世纪90年代开始，中国公路桥梁建设得到快速发展。随着运营时间增长和车流量的增加，桥梁垮塌事故不断涌现，造成大量经济损失和人员伤亡，桥梁安全运营和健康监测越来越受到重视，目前我国公路桥梁已从大规模建设时期进入建设与管养并重时期，针对传统桥梁检测方法自动

3、化程度低、效率低下、速度慢的不足，论文提出采用搭载高清变焦摄像头、激光测距仪、GPS定位控制系统的无人机进行桥梁检测，以实现桥梁安全状况快速检测与评估。论文首先介绍了国内外无人机应用于桥梁检测及病害图像识别技术研究现状，在此基础上制订出无人机桥梁检测方案，包括无人机型号选择，搭载激光测距仪、LED照明装置，改装摄像头云平台，实现正交拍摄桥梁底面；标定无人机摄像头像素，确定单像素大小；根据规划路线飞行，获得无人机桥梁病害图像。接着采用改进的中值滤波降低图像噪声，利用八方向的Sobel算子对图像进行边缘检测，根据形态学开运算原理，进一步去除噪声，得到较为清晰的二值图像，

4、然后将二值图像分别向X轴、45°轴、Y轴、135°轴投影，以统计裂缝的特征；构造BP神经网络，对裂缝图像进行分类，根据分类结果与实际情况对比，裂缝分类识别正确率在90%以上。研究结果表明，基于无人机视觉的桥梁检测方案具有自动化程度高、速度快及准确率高的优点，为桥梁检测提供了新的途径。关键词：无人机；桥梁检测；Sobel算子；BP神经网络IIAbstractSincethe1990s,China'sroadandbridgeundertakingshaveenteredaperiodofmajorconstructionanddevelopment.Atthesame

5、timeasrapiddevelopment,bridgeaccidentshavecontinuedtoemerge.Relevantstatisticsshowthatduringthefiveyearsfrom2007to2012,37bridgeaccidentsoccurredinChina,resultingin180deaths.Ofthesecollapsedbridges,60%werebuiltandopenedafter1994,andthebridgesarelessthan20yearsold.Thelossofthenationaleco

6、nomyisashighasbillions.Thelong-termnormaluseofthebridgedependsnotonlyonthelevelofconstruction,butalsoonthelevelofmaintenanceinthelaterperiod.Thehealthmonitoringofbridgeshasreceivedmoreandmoreattentionfrompeople.Theresearchonbridgedetectionmethodshasalsobeenbooming.However,currently,the

7、detectionmethodsofbridgesarestillbasedonmanualinspections,andtherearemanyproblemswiththefollowingproblems.ThemainresearchcontentofthispaperistoproposeacombinationofbridgedetectionandUAV,throughthedronetoreachthelocationwheretheinspectorscannotreach,takepicturesofbridgediseases,andapp