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基于机器视觉的车辆时空参数识别
引用本文:王超,杨青祥,周卓升,叶仲涛.基于机器视觉的车辆时空参数识别[J].科学技术与工程,2023,23(9):3950-3955.
作者姓名:王超  杨青祥  周卓升  叶仲涛
作者单位:湖北工业大学;湖北工业大学土木建筑与环境学院;中铁大桥科学研究院有限公司
基金项目:国家自然科学基金(51408250);湖北工业大学研究生创新人才培养项目(校2022054).
摘    要: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。

关 键 词:机器视觉  时空参数  荷载识别  桥梁工程  健康监测
收稿时间:2022/7/17 0:00:00
修稿时间:2023/3/27 0:00:00

Spatio-temporal Parameters Identification of Vehicle Based on Machine Vision
Wang Chao,Yang Qingxiang,Zhou Zhuosheng,Ye Zhongtao.Spatio-temporal Parameters Identification of Vehicle Based on Machine Vision[J].Science Technology and Engineering,2023,23(9):3950-3955.
Authors:Wang Chao  Yang Qingxiang  Zhou Zhuosheng  Ye Zhongtao
Institution:School of Civil Engineering,Architecture and Environment,Hubei University of Technology
Abstract:
Keywords:machine vision  spatio-temporal parameters  load identification  bridge engineering  health monitoring
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