基于圖像場景分類和包絡線提取的橋梁重車識別

摘要：城市橋梁上的車輛超重荷載是引起橋梁性能劣化和損傷的主要原因之一，傳統的運動目標檢測算法存在因監控攝像頭抖動導致檢測精度下降的問題.本文提出一種基于圖像最大結構相似度的重車識別方法.基于時域中值法建立橋梁視場背景模型，對待檢測圖片與背景模型進行分塊.通過在對應分塊附近搜索最大結構相似度，將該參數作為前景/背景分類依據來降低相機抖動的影響，采用快速傅里葉變換算法提高最大結構相似度的搜索速度.基于長方體外輪廓擬合檢測車輛外包絡線，提取車輛長寬高特征參數，并設置多組閾值進行重車檢測.采用某高架橋監測視頻驗證方法有效性，結果表明在相機抖動明顯情況下，提出的方法仍能較準確地識別重車.

關鍵詞：結構健康監測；橋梁；運動目標檢測；重車識別

中圖分類號：U446.2 文獻標志碼：A

我國橋梁基數巨大，中國公路橋梁總數穩居世界第一［1］.隨著中國交通基礎設施建設的日益完善，城市橋梁數量和體量不斷增長.車輛荷載尤其是重車荷載，作為橋梁的常規服役荷載，是橋梁安全性和耐久性的重要影響因素［2-5］，日益繁重的交通負載對橋梁的服役性能產生不利影響，導致發生橋梁開裂、傾覆和垮塌等安全事故［6］.因此對于城市橋梁上的重車荷載進行實時監控，有助于保障橋梁服役安全［7］.