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      基于無(wú)人機(jī)的仁新高速養(yǎng)護(hù)智能巡檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2021-10-13 00:56:10蘭建雄蘇義坤歐鎮(zhèn)團(tuán)
      黑龍江交通科技 2021年9期
      關(guān)鍵詞:航拍高速公路智能化

      蘭建雄,蘇義坤,譚 勇,潘 勇,歐鎮(zhèn)團(tuán)

      (1.廣東省南粵交通仁博高速公路管理中心仁新管理處,廣東 韶關(guān) 512600;2.東北林業(yè)大學(xué) 土木工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040;3.廣州譽(yù)宸信息科技有限公司,廣州 廣東 510627)

      0 引 言

      隨著我國(guó)山區(qū)高速公路的建設(shè)發(fā)展,建設(shè)遇到的地形、環(huán)境也越來(lái)越復(fù)雜多樣化,不可避免的會(huì)遇到大量的高邊坡、橋梁等工程。而隨著外界環(huán)境的不斷變化影響,高速公路中的橋梁、高邊坡等關(guān)鍵位置參量發(fā)生改變,對(duì)這些變化進(jìn)行巡查監(jiān)測(cè),制定相應(yīng)維護(hù)和養(yǎng)護(hù)措施方案,對(duì)高速公路運(yùn)營(yíng)安全具有重大意義。目前,我國(guó)高速公路巡檢主要采用人工巡檢的方式。傳統(tǒng)的人工巡檢主要采用目測(cè)方式,巡檢結(jié)果的記錄一般采用手工記錄。但傳統(tǒng)的人工巡檢存在著危險(xiǎn)系數(shù)高、巡檢不全面存在盲區(qū)、巡檢結(jié)果存在較大主觀因素,缺乏客觀科學(xué)性、巡檢結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存和系統(tǒng)管理不完善等弊端。傳統(tǒng)的巡檢方法和思維已不能適應(yīng)新的項(xiàng)目形式、環(huán)境等情況的要求,因此迫切需要新的管理模式來(lái)適應(yīng)這一要求。

      近年來(lái),隨著科技經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步發(fā)展,對(duì)高速公路項(xiàng)目建設(shè)提出了更高的要求,交通運(yùn)輸部提出“四個(gè)交通”建設(shè),并把“智慧交通”作為四個(gè)交通發(fā)展的關(guān)鍵。探索設(shè)計(jì)智能化高速公路養(yǎng)護(hù)巡檢系統(tǒng),是落實(shí)交通運(yùn)輸部智能化高速公路建設(shè)科學(xué)高效的重要舉措。無(wú)人機(jī)作為智能化、信息化的重要載體,具有靈活輕便、快捷高效等優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。但目前在高速公路養(yǎng)護(hù)巡檢管理領(lǐng)域,仍處于初步探索階段,存在管理體制及技術(shù)手段不完善;智能化信息化程度不高;高速公路設(shè)施信息描述不規(guī)范;高速公路巡檢評(píng)估結(jié)果可信度較低等問(wèn)題。現(xiàn)有學(xué)者利用GIS、激光點(diǎn)云、AR等技術(shù)對(duì)高速公路巡查系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),為高速公路的巡檢養(yǎng)護(hù)管理提供了統(tǒng)一的平臺(tái),相較于傳統(tǒng)人工巡檢更加的快捷高效,科學(xué)可靠。但很少有研究利用無(wú)人機(jī)技術(shù)對(duì)高速公路養(yǎng)護(hù)巡檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)用。本研究以仁新高速為研究對(duì)象,基于無(wú)人機(jī)攝影技術(shù)具有視角靈活、不收地形限制等優(yōu)勢(shì),以無(wú)人機(jī)攝影為主要技術(shù)手段,設(shè)計(jì)出一套完整的養(yǎng)護(hù)智能巡檢系統(tǒng),及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常/病害,提升高速公路管養(yǎng)智能化水平。

      1 概況與需求

      1.1 項(xiàng)目概況

      廣東省仁化(湘粵界)至博羅公路仁化至新豐段是國(guó)家高速公路網(wǎng)“武漢至深圳高速公路”的重要組成部分,路線整體呈南北走向,路線全長(zhǎng)163.933 km,共有特大橋、大橋31 503 m/85座,隧道27 705 m/14座,互通式立體交叉11處,分離式立體交叉3處,主線收費(fèi)站1處,服務(wù)區(qū)3處,停車區(qū)3處,治超站1處。項(xiàng)目地處粵北山區(qū),地形和地質(zhì)條件極其復(fù)雜,橋隧比較高,土石方量大,高邊坡點(diǎn)多,運(yùn)營(yíng)安全風(fēng)險(xiǎn)大,養(yǎng)護(hù)巡查任務(wù)量大。

      1.2 系統(tǒng)功能需求

      本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是為了更高效、更安全、更便捷地對(duì)高速公路橋梁邊坡進(jìn)行養(yǎng)護(hù)巡檢,實(shí)現(xiàn)對(duì)仁新高速公路巡檢工作的常態(tài)化智能管理。系統(tǒng)功能需求主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

      (1)系統(tǒng)用戶管理

      對(duì)系統(tǒng)使用人員的用戶賬號(hào)與密碼、權(quán)限進(jìn)行統(tǒng)一管理。

      (2)無(wú)人機(jī)航拍管理

      本高速公路巡檢系統(tǒng)借助無(wú)人機(jī)航拍進(jìn)行路況圖像采集,利用無(wú)人機(jī)視角靈活、可懸停拍攝等特點(diǎn)可實(shí)現(xiàn)自主飛行、巡檢作業(yè)等功能。本系統(tǒng)需具備無(wú)人機(jī)機(jī)型選擇、無(wú)人機(jī)飛行航線規(guī)劃、無(wú)人機(jī)參數(shù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓δ堋?/p>

      (3)無(wú)人機(jī)圖像處理分析

      系統(tǒng)可對(duì)無(wú)人機(jī)巡檢過(guò)程中拍攝到的圖像進(jìn)行處理、分析。確保每張圖像都具備有效的屬性信息。

      (4)巡檢任務(wù)管理

      巡檢任務(wù)管理主要包括任務(wù)創(chuàng)建、任務(wù)保存、任務(wù)上傳、任務(wù)下載、任務(wù)執(zhí)行五個(gè)方面。

      (5)巡檢數(shù)據(jù)管理

      利用無(wú)人機(jī)獲取采集到的數(shù)據(jù)是零碎、多樣、體積巨大的。系統(tǒng)應(yīng)具備對(duì)大量數(shù)據(jù)可以處理分析、任務(wù)文件分類和存儲(chǔ)的功能。并可以運(yùn)用曲線圖、柱狀圖等表示不同管理技術(shù)人員對(duì)問(wèn)題異常的處理數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。

      (6)系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)置

      系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)置包括用戶管理、系統(tǒng)維護(hù)兩個(gè)方面。用戶管理是對(duì)用戶賬號(hào)、密碼進(jìn)行管理,包括新增、刪除、修改等操作,對(duì)用戶權(quán)限進(jìn)行設(shè)定。系統(tǒng)維護(hù)是對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行日常維護(hù),并進(jìn)行記錄。以滿足用戶的多樣化需求。

      2 巡檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

      智能巡檢系統(tǒng)由Web端后臺(tái)管理平臺(tái)和巡檢APP兩個(gè)模塊組成。系統(tǒng)設(shè)計(jì)以網(wǎng)絡(luò)化可靠安全、穩(wěn)定靈活、經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新為原則,系統(tǒng)總體框架分為四層:系統(tǒng)數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層、表現(xiàn)層、用戶層。智能巡檢系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

      圖1 巡檢系統(tǒng)總體架構(gòu)圖

      2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

      在明確本巡檢系統(tǒng)需求的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)出高速公路巡檢系統(tǒng)功能主要分為用戶登錄管理、無(wú)人機(jī)航拍管理、無(wú)人機(jī)航拍圖像分析處理、巡檢任務(wù)管理、數(shù)據(jù)智能管理、系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)置六個(gè)功能模塊。系統(tǒng)功能框圖如圖2所示。

      圖2 系統(tǒng)功能框圖

      2.3 基于Faster R-CNN的圖像智能分析算法

      Faster R-CNN進(jìn)一步在Fast中加入了RPN網(wǎng)絡(luò),為模型賦予了自動(dòng)提取候選區(qū)域的能力。同時(shí)Faster R-CNN將RPN獲取得到的候選區(qū)域直接鏈接到ROI pooling層得到一個(gè)可端到端訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)框架。Faster R-CNN已經(jīng)將特征抽取feature extraction,提取proposal,bounding box regression,classification都整合在了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,使得綜合性能有較大提高,在檢測(cè)速度方面尤為明顯。

      圖3 Faster R-CNN算法結(jié)構(gòu)

      3 結(jié) 語(yǔ)

      本文提出了基于無(wú)人機(jī)攝影技術(shù)獲取多源圖像數(shù)據(jù),對(duì)仁新高速養(yǎng)護(hù)巡檢的系統(tǒng)構(gòu)建設(shè)計(jì),對(duì)智能巡檢系統(tǒng)需求進(jìn)行分析,論述了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)模塊和系統(tǒng)主要功能。該系統(tǒng)重點(diǎn)解決日常巡查中人員難以到達(dá)、有效檢測(cè)等問(wèn)題,提升運(yùn)營(yíng)管養(yǎng)的能力,有效代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工外業(yè)巡檢評(píng)估信息數(shù)據(jù)質(zhì)量工作方式,加快了巡檢速度、確保了巡檢質(zhì)量,使養(yǎng)護(hù)巡檢工作更加高效,獲取的檢測(cè)數(shù)據(jù)不受檢查人員責(zé)任心和經(jīng)驗(yàn)影響,更加客觀。促進(jìn)了高速公路巡檢養(yǎng)護(hù)管理作業(yè)智能化、管理的科學(xué)化。系統(tǒng)應(yīng)用效果良好,為高速公路巡檢養(yǎng)護(hù)決策提供了科學(xué)、有效的依據(jù)。

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