基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。     

基于正交异性桥面板应力监测数据的车辆荷载识别

研究了基于正交异性桥面板应力监测数据的车辆荷载识别技术。通过在正交异性桥面板顶板U肋下缘布设应变计,采集车辆通过时的应力响应。首先利用同一U肋不同截面测点应力响应间的互相关函数来估计车速,针对车辆作用下同一截面下不同测点的应力响应面积的变化,提出了余弦相似度这一指标实现车辆横向定位,最后通过比较实测应力响应面积与标定荷载作用下响应面积来实现未知车辆荷载的识别。通过数值模拟验证了算法的有效性和抗噪性。最后设计了一个模型试验进一步验证了提出的理论。数值和试验结果表明,提出的算法可以有效识别车辆荷载,算法具有较好的抗噪性能,提出的标定间距可以为工程结构提供具有实操性的指导。