基于BIM的高鐵連續(xù)梁橋施工智能監(jiān)控系統(tǒng)研究

朱冰潔 劉昌鎬 胡旻陽 何鴻斌 楊 霄

(東南大學土木學院，江蘇 南京 211189)

近年來，我國高鐵建設發(fā)展迅速，特別是作為當前“新基建”的重要領域，備受關注。連續(xù)梁橋是高鐵橋梁進行施工監(jiān)控的常用橋型，支架受力和變形、掛籃懸澆線形監(jiān)測、預應力梁體應力狀態(tài)是監(jiān)控的重點。施工監(jiān)控主要采用現(xiàn)場測控[1-4]，可視化、智能化程度不高。BIM是近年來發(fā)展的倡導共享、協(xié)同工作機制的新興技術，打通了建筑業(yè)不同環(huán)節(jié)之間的壁壘及各環(huán)節(jié)之間信息溝通的閉塞，為建筑業(yè)的全生命周期帶來了巨大的效率和效益的革命，但在國家大型基礎建設領域的應用還處在起步階段。因此，有必要引入建筑業(yè)發(fā)展的BIM技術優(yōu)勢，結合高鐵連續(xù)梁橋施工監(jiān)控的建設需要，發(fā)展智能施工監(jiān)控系統(tǒng)面施工監(jiān)控，提高施工監(jiān)控的可視化、智能化水平，提高監(jiān)管效率、減少誤判、漏判。本文依托連徐高速鐵路跨新沂河連續(xù)梁、跨沂河西大堤連續(xù)梁建設研發(fā)了施工控制和工地管控的監(jiān)控智能化系統(tǒng)，為工程的順利建設提供了有力支撐。

1 工程背景

連徐高速鐵路是國家《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》中“八縱八橫”高速鐵路主通道橫向“陸橋通道”的組成部分，跨新沂河連續(xù)梁、跨沂河西大堤連續(xù)梁橋是其重難點控制工程。跨新沂河連續(xù)梁采用盤扣式滿堂支架法現(xiàn)澆施工：下部采用630×8 mm鋼管嵌入河床，鋼管上鋪設雙拼50號工字鋼橫梁，橫梁上架設“321”型貝雷架，貝雷上采用22號工字鋼作為橫梁；上部采用盤扣式滿堂腳手架，連續(xù)梁外模采用竹膠板，采用方木做內楞，根據(jù)不同部位采用工字鋼、方木或雙拼鋼管做外楞。為方便新沂河中施工需求，采用630×8 mm鋼管、工字鋼分配梁和“321”型貝雷架搭設6 m寬鋼棧橋。跨沂河西大堤連續(xù)梁采用平衡懸臂掛籃法施工，主要施工方法為：0號塊段、邊跨現(xiàn)澆段均采用落地支架體系施工，1號～9號塊段待0號塊施工完成后，拼裝三角掛籃進行懸臂澆筑，全橋共投入4只掛籃進行施工。

2 BIM建模

2.1 橋梁族庫及模型

根據(jù)CAD圖，可將該橋分為A0～A10和B1～B10。由于該橋關于A0部分完全對稱，所以可以創(chuàng)建A0～A10這11個族文件，拼合后就成為了一個完整的項目。A1～A9號塊的箱梁大體相似，只有頂板、腹板和底板的厚度不同，在建模時把這些數(shù)據(jù)設為參數(shù)，不同梁段改變參數(shù)的數(shù)據(jù)，即可利用箱梁通用族參數(shù)化的設置完成建模。而利用excel表格直接導入?yún)?shù)，只需要建立一塊箱梁的模型就可以快速生成與其結構類似的其他模型，大大減小了建模的工作量。

2.2 施工及監(jiān)控設備模型

建模時選取了傳感器與采集箱的模型。由于傳感器和采集箱族僅用于施工監(jiān)控方案設計，無需進行高精度參數(shù)化建族，實物細節(jié)或者內部不需要進行詳細表達。以采集箱族為例，僅對外殼進行建模，而內部采集模塊、無線通訊模塊、電源模塊則無需表達，即可滿足施工應用要求，提升建族效率。

3 施工智能監(jiān)控

3.1 BIM模型與監(jiān)控數(shù)據(jù)交換

此模塊實現(xiàn)從傳感器中遠程接收數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)庫并生成圖表。在橋梁施工現(xiàn)場中，實時監(jiān)控橋梁的狀態(tài)是十分必要的。針對這一需求，利用BIM軟件的二次開發(fā)接口來開發(fā)一個模塊實現(xiàn)，并將這些數(shù)據(jù)可視化。

傳感器自帶的控制軟件可通過TCP協(xié)議從橋梁施工現(xiàn)場獲取橋梁相關的數(shù)據(jù)。因此我們只需要通過調用傳感器控制軟件的接口提取數(shù)據(jù)，存入數(shù)據(jù)庫中，并將數(shù)據(jù)傳入chart控件中實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。另外，利用C#語言提供的time控件將上述功能的代碼綁定為一個事件，實現(xiàn)按規(guī)定的時間間隔能自動獲取數(shù)據(jù)并將其可視化。

在開發(fā)過程中，發(fā)現(xiàn)傳感器的控制軟件直接的接口文檔可供利用，不能通過接口來直接將數(shù)據(jù)導入到數(shù)據(jù)庫中。該軟件也并沒有顯示傳感器所在本地服務器的IP地址與端口號，也無法自己建立連接來獲取數(shù)據(jù)。不能自動將數(shù)據(jù)導入到數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)自動導入數(shù)據(jù)庫并自動生成表等相關功能都將無法實現(xiàn)。經(jīng)研究，采用接收數(shù)據(jù)的軟件可將數(shù)據(jù)以excel表格的形式導出的功能，利用讀取本地的excel表格實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉換，將其中的數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫中供BIM調用，將數(shù)據(jù)以表格的可視化形式展現(xiàn)。目標excel文件可通過調用文件選擇器選擇。

3.2 施工監(jiān)控中的攝像頭與影像調用

攝像頭實時監(jiān)控功能及影像采集功能通過Revit二次開發(fā)直接在軟件系統(tǒng)中調用現(xiàn)場監(jiān)控實現(xiàn)。通過使用C#語言中的System.Windows.Forms編寫程序界面，并制作出具備基本功能的攝像頭采集模塊界面，結合使用OpenCV通過電腦接口調用本地攝像頭，此外通過人工操作截取當前幀畫面，基于C#語言自帶的頭文件System.Drawing編寫了幾個基礎圖像處理功能如灰度化和調亮度等，實現(xiàn)對截取畫面進行基本的圖像處理，并在攝像頭分辨率不足的情況下對畫面進行一定程度的優(yōu)化，服務后期人臉識別和安全帽識別。

軟件系統(tǒng)還開發(fā)了圖像的灰度化處理SetGrayscale，對由界面層中讀取截取幀的圖像轉換傳遞過來的Bitmap數(shù)組進行處理，讓數(shù)組每一個像素值中RGB的值相等，從而達到灰度化的效果。首先新建處理數(shù)組BBitmap，以currentBitmap數(shù)組賦值初始化，使用Bitmap類自帶函數(shù)Color新建一個空的RGB數(shù)組，命名為c，使用Getpixel函數(shù)將BBitmap數(shù)組中每個坐標點的RGB值賦予到數(shù)組c中。根據(jù)重要性及其他指標，將RGB三個分量以不同的權值進行加權平均，由于人眼對綠色的敏感度最高，對藍色的敏感度最低，采用式(1)處理。

gray=0.299×c.R+0.587×c.G+0.114×c.B

(1)

得出合理的灰度值字節(jié)后，使用SetPixel函數(shù)將gray值賦予到BBitmap數(shù)組中每個像素的RGB值，得到灰度化處理后的圖像數(shù)組，在界面層中將BBitmap用picturebox控件顯示出來即可。算法執(zhí)行過程如圖1所示。

以C#語言為基礎，調用Aforge.NET Framework類庫完成了本地調用攝像頭，并進行實時監(jiān)控及錄像存儲的功能，根據(jù)攝像頭分辨率，可以選擇一些圖像處理功能如銳化、高斯模糊等進行畫面優(yōu)化，便于后期人臉以及安全帽的識別。最后將攝像頭調用功能與Revit軟件建立聯(lián)系，便于在用BIM對項目進行施工監(jiān)控時可以直接調取施工現(xiàn)場監(jiān)控錄像。

3.3 工地監(jiān)控的圖像識別

人臉識別功能是基于攝像頭的實時監(jiān)控畫面在工地入口處對進入工地的人員進行檢查，避免無關人員的進入。基于電腦攝像頭實時調用的人臉識別功能，有較高的準確度。這部分內容的工作重點是研究適配的監(jiān)控攝像頭調用通信協(xié)議，能在遠程監(jiān)控中不掉幀的完成檢測功能。

安全帽識別是在整個工地內檢測是否有人未佩戴安全帽，便于管理人員及時進行提醒。采用目前比較好的物體識別神經(jīng)網(wǎng)絡框架YOLOV3，在使用開源訓練模型的情況下已經(jīng)實現(xiàn)了輸入圖片檢測安全帽的功能。而模型準確度在較低分辨率的輸入監(jiān)控視頻還有待提高，同時，如何使得輸入和輸出監(jiān)控畫面有相同的幀率也是要考慮和完善的難點。除此之外還需注意適配的監(jiān)控攝像頭調用通信協(xié)議能在遠程監(jiān)控中不掉幀的完成檢測功能。

4 結語

根據(jù)高鐵建設發(fā)展的需要，本文基于BIM技術，通過研發(fā)數(shù)據(jù)接口，初步實現(xiàn)了將傳感監(jiān)測數(shù)據(jù)和圖像識別技術在BIM中可視化應用，開發(fā)出一種施工智能監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)成功應用在連徐高速鐵路跨新沂河連續(xù)梁、跨沂河西大堤連續(xù)梁施工控制和工地管控，為工程的順利建設提供了有力支撐。

1)基于高鐵連續(xù)梁BIM模型，可以直觀定位到監(jiān)控的梁體的部位及傳感器的位置，易于監(jiān)控人員操作。2)開發(fā)的傳感器采集數(shù)據(jù)和BIM數(shù)據(jù)轉換方法實現(xiàn)了傳感器數(shù)據(jù)在BIM模型中的實時交互顯示。通過對采集數(shù)據(jù)的分析和智能判斷直觀顯示超出閥值的橋梁部位并發(fā)出預警。3)開發(fā)的人臉識別和安全帽識別功能有效的實現(xiàn)了對工地人員的遠程智能管控和預警。4)在連徐高鐵跨新沂河、跨沂河西大堤連續(xù)梁橋中的工程應用表明，建議的系統(tǒng)可有效自動智能識別預警、顯著提高監(jiān)管效率，減少誤判、漏判。