[发明专利]一种基于计算机视觉的斜拉索风雨激振水线识别方法

摘要

本发明提出了一种基于计算机视觉的斜拉索风雨激振水线识别方法，其核心是设计一种图像识别算法实现对水线形态演化的非接触式测量。该方法在斜拉索表面设置测量区域并绘制坐标网格系统，通过高速CCD相机拍摄测量区域内水线运动图片，首先根据颜色差异对比从原始图片中识别出水线；然后通过灰度修正和灰度阈值方法获得坐标网格系统二值图，基于Hough变换和最小二乘拟合将各坐标线用方程表示；最后由坐标网格系统来确定水线在索表面的分布位置。按上述方法对连续拍摄的水线运动图片进行识别即可重构出水线形态演化过程。本发明具有测量范围广，获取水线信息多，精度高的优势，且装置简单、操作便捷，易于向实际桥梁工程应用中移植。

主权项

1.一种基于计算机视觉的斜拉索风雨激振水线识别方法，其特征在于，方法如下：在斜拉索表面设置测量区域，在斜拉索表面绘制沿索轴向和横向坐标线组成的水线定位网格，采用的水线与斜拉索表面应存在明显的颜色差异，采用高速CCD相机拍摄斜拉索上的水线运动图像，原始水线图像采用RGB颜色模型，由于水线与斜拉索表面存在明显的颜色差异，定义阈值ε：ε(x,y)＝R(x,y)‑B(x,y)+R(x,y)‑G(x,y)  (1)式中R(x,y)，G(x,y)和B(x,y)分别表示采用RGB颜色模型的原始图像中像素点(x,y)对应的红、绿、蓝三个颜色通道的值，则有水线存在的区域由下式表示：式中，ε₀是一个预先给定的与水线和斜拉索表面颜色差异程度相关的值，水线即附着在满足f_w(x,y)＝1的区域，从原始图片中识别出水线后，需要识别出坐标网格系统从而对水线进行定位，为了排除水线颜色干扰，首先需要获取除去水线仅有坐标网格的二值图，采用修正的灰度公式将原始的RGB图像转化为灰度图：g_b(x,y)＝R(x,y)  (3)式中，g_b(x,y)为原始水线图片中坐标为(x,y)的像素点对应的灰度值，由式(3)得到消除了水线的背景灰度图像，采用灰度阈值方法将背景灰度图转化为二值图从而实现将坐标网格从背景图中分离出来：式中满足f_b(x,y)＝0的像素点即为坐标网格系统包含的像素点，识别出的坐标网格系统是由一系列轴向坐标线和环向坐标线组成，首先采用Hough算法识别中心轴向坐标线，对于坐标网格系统的任意一个像素点(x₀,y₀)，其在极坐标(ρ,θ)平面表示为一条正弦曲线：将坐标网格系统所有像素点在极坐标下对应的正弦曲线绘于同一个(ρ,θ)平面内，由于中心轴向坐标线较其他轴向坐标线更长，则找出经过正弦曲线数量最多的交点坐标(ρ_m,θ_m)，中心轴向坐标线方程表示为：y＝k_90°x+b_90°  (6)式中，k_90°＝‑cotθ_m和b_90°＝ρ_m/sinθ_m分别表示中心轴向坐标线方程的斜率和截距，将中心轴向线作为基准线，按照固定间距沿环向依次分割出各条轴向坐标线所处的狭长区域，每一个区域内仅包含一条轴向坐标线，然后对每一个区域内所有表示坐标系统的像素点位置进行最小二乘法线性拟合，得到各条轴向坐标线l_a的方程：y＝k_αx+b_α  (7)式中下标α＝50°，55°，…，125°表示各轴向坐标线对应的环向角度，k_α和b_α为最小二乘法线性多项式拟合的系数，仿照轴向坐标线的处理，沿轴向依次分割出各环向坐标线所在的区域，考虑到环向坐标线是曲线，采用最小二乘法二次拟合得到环向坐标线方程：y＝a_1ix²+a_2ix+a_3i  (8)式中i为各环向坐标线序号，a_1i，a_2i和a_3i为最小二乘法二次多项式拟合的系数，当坐标网格都识别出来并采用明确的方程表示后，需要将已识别的水线放入坐标网格中进行定位，水线片段l_wi指的是水线与各环向坐标线的交线部分，由下式表示：l_wi＝{(x,y)||y‑a_1ix²‑a_2ix‑a_3i|＜ε_wi}  (9)式中ε_wi是决定水线片段沿轴向宽度大小的阈值，而水线片段的端点位置对应的环向角度则是决定水线在索表面分布的重要参数，水线的运动亦通过端点的位置变化来体现，而环向角度由端点到各轴向坐标线的距离之比近似计算得到，距离计算公式如下：式中d_α的符号决定了水线片段端点和轴向坐标线的相对位置，当d_α＜0时，端点位于轴向坐标线上方，水线片段端点位置对应的环向角度由下式计算：式中，Δθ＝5°为相邻两条轴向坐标线对应的角度差值，由上述步骤能够识别出单张图片所对应时刻斜拉索表面附着的水线的分布位置情况，由连续拍摄的水线运动图片从而重构出水线在斜拉索表面的形态演化过程。