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    基于無(wú)人機(jī)視頻的公路橋梁邊坡異常檢測(cè)

    2024-02-22 06:53:22黃少雄蘭建雄曹申豪
    地理空間信息 2024年1期
    關(guān)鍵詞:橋體沖刷隱患

    黃少雄,蘭建雄,譚 勇,潘 勇,曹申豪

    (1.廣東省南粵交通仁新高速公路管理處,廣東 韶關(guān)512600;2.廣州天勤數(shù)字科技有限公司,廣東 廣州 510627;3.武漢大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,湖北 武漢 430072)

    隨著公路的發(fā)展,公路總里程不斷增加,人們出行更加方便;同時(shí)公路上的重要基礎(chǔ)設(shè)施增多,公路地形路段更加復(fù)雜,也給有關(guān)部門對(duì)高速公路的監(jiān)管和養(yǎng)護(hù)帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。邊坡與橋梁在公路交通領(lǐng)域中扮演著重要角色,在日常巡檢中及時(shí)發(fā)現(xiàn)邊坡坡面沖刷,橋梁地基沖刷,橋下空間違章停車、違章堆積物和違章建筑等邊坡和橋梁隱患并及時(shí)處理,能大大消除邊坡和橋梁等公路重要設(shè)施的安全隱患,有力捍衛(wèi)路產(chǎn)路權(quán),保障人民的出行安全。因此,對(duì)公路邊坡和橋梁定時(shí)進(jìn)行巡查格外重要。目前檢測(cè)主要由相關(guān)部門安排人員到現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行察看,該方式存在很大的局限性:①檢查位置無(wú)法完全覆蓋所有的坡面和橋梁結(jié)構(gòu);②檢查次數(shù)無(wú)法滿足規(guī)定的頻率要求,增加了坡面和橋梁產(chǎn)生安全隱患的風(fēng)險(xiǎn),不利于國(guó)家交通行業(yè)的健康發(fā)展。

    隨著智能化的發(fā)展,人工智能正在引領(lǐng)社會(huì)各行業(yè)的變革,無(wú)人機(jī)搭載探測(cè)器進(jìn)行巡檢的報(bào)道時(shí)有出現(xiàn)。陳永洪[1]等利用無(wú)人機(jī)搭載激光雷達(dá)獲取線路走廊內(nèi)的三維激光點(diǎn)云,再利用人工智能算法自動(dòng)提取耐張塔、導(dǎo)線等關(guān)鍵地物和三維地形信息,最后進(jìn)行激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的自動(dòng)/半自動(dòng)分類,用于檢測(cè)耐張塔預(yù)偏值和軟跳線安裝質(zhì)量;陳顯龍[2]等設(shè)計(jì)了一種基于無(wú)人機(jī)的路橋病害檢測(cè)系統(tǒng);吳萍昊[3]等基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)飛來(lái)峽水庫(kù)鐵溪坑示范區(qū)進(jìn)行分類,并結(jié)合確界數(shù)據(jù)解譯得到30處違法違章嫌疑區(qū)。利用無(wú)人機(jī)搭載高清相機(jī)進(jìn)行巡檢,仍處于試探性應(yīng)用階段,主要是通過手動(dòng)操作無(wú)人機(jī)到合適位置,再調(diào)整云臺(tái)角度獲取巡檢部位影像數(shù)據(jù),無(wú)法進(jìn)行有效的航線規(guī)劃,巡查過程中難以對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)距離操控,自動(dòng)化程度低、巡查效率不高。為減小公路巡檢成本,本文提出了一個(gè)基于無(wú)人機(jī)視頻分析的公路橋梁邊坡常見異常隱患目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。檢測(cè)系統(tǒng)通過地面站對(duì)無(wú)人機(jī)的飛行任務(wù)進(jìn)行設(shè)定,固化航線,可實(shí)現(xiàn)一鍵式任務(wù)執(zhí)行,拍攝指定位置的重要建筑視頻;利用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)對(duì)無(wú)人機(jī)拍攝的邊坡和橋梁視頻進(jìn)行分析,精準(zhǔn)檢測(cè)邊坡坡面沖刷、橋梁地基沖刷和橋下空間違章物。實(shí)驗(yàn)和實(shí)際場(chǎng)景測(cè)試表明,該系統(tǒng)可提高巡檢效率,降低人員到復(fù)雜區(qū)域的作業(yè)頻率,減少人員安全隱患,提高日常巡查頻率,及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)邊坡和橋梁的一些常見隱患。

    1 公路橋梁邊坡隱患目標(biāo)巡檢系統(tǒng)

    基于無(wú)人機(jī)的公路橋梁邊坡隱患目標(biāo)巡檢系統(tǒng)由無(wú)人機(jī)、地面工作站、巡檢數(shù)據(jù)管理平臺(tái)3 部分組成(圖1),地面工作站用于定制和規(guī)劃無(wú)人機(jī)的飛行任務(wù),無(wú)人機(jī)執(zhí)行飛行,到達(dá)指定地點(diǎn)采集視頻,巡檢數(shù)據(jù)管理平臺(tái)管理無(wú)人機(jī)采集的數(shù)據(jù),并開放數(shù)據(jù)接口,供違章物檢測(cè)系統(tǒng)調(diào)用。

    圖1 巡檢系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    1)無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)。系統(tǒng)以大疆經(jīng)緯M300 RTK無(wú)人機(jī)為基礎(chǔ)平臺(tái),搭載禪思H20相機(jī),對(duì)橋梁、邊坡進(jìn)行日常巡查。自動(dòng)巡檢系統(tǒng)的無(wú)人機(jī)平臺(tái)采用慣性測(cè)量單元、高精度全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)、光流傳感器、紅外傳感器等多種傳感器進(jìn)行級(jí)聯(lián)閉環(huán)控制,同時(shí)利用載波相位差分技術(shù)實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位。無(wú)人機(jī)平臺(tái)還增加了額外的光流傳感器控制回路。光流傳感器可通過計(jì)算拍攝平面上的像素點(diǎn)位移判斷無(wú)人機(jī)本身的位移,從而反向增加無(wú)人機(jī)的穩(wěn)定性。在光線不足的情況下,位于無(wú)人機(jī)底部的LED補(bǔ)光系統(tǒng)還可增加亮度,使傳感器更好地識(shí)別表面紋理。無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖2。

    圖2 無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    2)地面工作站根據(jù)邊坡與橋梁的特點(diǎn)和巡檢部位,對(duì)無(wú)人機(jī)的飛行航線、姿態(tài)進(jìn)行固化,巡檢人員只需將無(wú)人機(jī)帶到固定地點(diǎn),即可通過一鍵式執(zhí)行任務(wù),簡(jiǎn)單化、標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)流程。

    3)巡檢數(shù)據(jù)管理平臺(tái)負(fù)責(zé)對(duì)無(wú)人機(jī)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管理、數(shù)字存檔,方便查詢檢索,永久保存;利用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)分析巡檢照片、視頻,檢測(cè)邊坡坡面沖刷、橋下地基沖刷、橋下堆積物等,并通知工作人員。

    2 公路橋梁邊坡常見隱患目標(biāo)檢測(cè)算法

    基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法能準(zhǔn)確檢測(cè)邊坡坡面沖刷,橋梁地基沖刷以及橋下空間違章停車、違章堆積物和違章建筑等公路橋梁邊坡常見隱患?;谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可分為單階段YOLO[4]系列、SSD[5]和雙階段算法RCNN[6]系列,其中YOLOv3[7]算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率高、檢測(cè)速度快,適用于檢測(cè)公路橋梁邊坡常見隱患?;谀繕?biāo)檢測(cè)的無(wú)人機(jī)公路橋梁邊坡常見隱患目標(biāo)檢測(cè)方法的具體步驟為:①構(gòu)建公路橋梁邊坡常見隱患目標(biāo)數(shù)據(jù)集;②訓(xùn)練適用于公路橋梁邊坡常見隱患目標(biāo)檢測(cè)的YOLOv3 模型;③設(shè)計(jì)適用于橋下空間違章物的過濾策略。

    2.1 公路橋梁邊坡常見隱患目標(biāo)數(shù)據(jù)集構(gòu)建

    基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要大量帶標(biāo)注的圖像用于訓(xùn)練。本文采用人工采集、人工標(biāo)注的方式構(gòu)建公路常見隱患目標(biāo)數(shù)據(jù)集。在采集過程中,工作人員操作無(wú)人機(jī)以3 m/s 的速度沿邊坡或橋體方向航行,拍攝包含坡面、橋體和橋下空間區(qū)域的視頻。在標(biāo)注過程中,為減小數(shù)據(jù)冗余和人工標(biāo)注工作量,以2 s的采樣間隔對(duì)無(wú)人機(jī)拍攝的視頻進(jìn)行抽幀,得到圖像數(shù)據(jù)集;再采用人工標(biāo)注的方式,標(biāo)注每張圖像中的目標(biāo)。數(shù)據(jù)集分為邊坡數(shù)據(jù)集和橋梁數(shù)據(jù)集,邊坡數(shù)據(jù)集包括坡面沖刷、橋梁地基沖刷兩種識(shí)別目標(biāo),共計(jì)968 張,其中818 張用于訓(xùn)練,其余用于測(cè)試;橋梁數(shù)據(jù)集包括橋體、橋墩、車輛、違章建筑、貨物5種識(shí)別目標(biāo),共計(jì)570張,其中470張用于訓(xùn)練,其余用于測(cè)試。

    2.2 基于YOLOv3的目標(biāo)檢測(cè)算法

    基于YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)算法,借鑒殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[8]形成更深的網(wǎng)絡(luò)層次,并結(jié)合多尺度檢測(cè)提升了平均精確率(mAP)和小物體檢測(cè)效果。YOLOv3 算法網(wǎng)絡(luò)的主干結(jié)構(gòu)是Darknet-53[7]網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)支路采用的都是全卷積結(jié)構(gòu)。Darknet的卷積層后接批量歸一化層(BN)[9]和LeakyReLU層,除最后一層卷積層外,在深度卷積網(wǎng)絡(luò)中BN 層和LeakyReLU 層已是卷積層不可分離的部分,共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的最小組件。深度卷積網(wǎng)絡(luò)輸出包含3 個(gè)分支,分別專注于大目標(biāo)、中目標(biāo)和小目標(biāo)檢測(cè),每個(gè)分支輸出預(yù)測(cè)物體的坐標(biāo)、類別和置信度。訓(xùn)練過程的損失函數(shù)由預(yù)測(cè)的坐標(biāo)損失、類別損失和置信度損失3 部分組成。本算法對(duì)YOLOv3 主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行微調(diào),將分支全連接層數(shù)設(shè)置為7,即待檢測(cè)物體數(shù),包括坡面沖刷、地基沖刷、違規(guī)車輛、貨物、建筑、橋體、橋墩。訓(xùn)練過程中,采用Adam 算法[10]進(jìn)行優(yōu)化,學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001,批量大小設(shè)置為8,累計(jì)訓(xùn)練50 輪。

    2.3 橋下空間異常隱患檢測(cè)的過濾策略

    在采集的包含橋下空間和橋體的視頻中,橋面上往往行駛著不同大小的車輛;而目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)將同時(shí)檢測(cè)橋下空間違規(guī)停放的車輛和橋面正常行駛的車輛,因此需要設(shè)計(jì)一種過濾策略,篩除橋面上正常行駛的車輛。在標(biāo)注數(shù)據(jù)集的過程中,橋體以矩形框的形式進(jìn)行標(biāo)注,可作為劃分橋下空間和橋面的依據(jù)。對(duì)于所有檢測(cè)結(jié)果,比較其預(yù)測(cè)的坐標(biāo)值與檢測(cè)到的橋體坐標(biāo)值,若物體坐標(biāo)的最低值高于橋體最低值,則表明物體位于橋體上方,剔除該物體;反之,則保留該物體。

    2.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    2.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)與結(jié)果

    本文選取精確率(AP)作為單個(gè)類別物體檢測(cè)效果的評(píng)價(jià)指標(biāo),mAP作為多個(gè)物體檢測(cè)效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)。AP表示一個(gè)類別PR 曲線的面積;mAP 則是對(duì)m個(gè)類別的AP求平均值。

    式中,TP為預(yù)測(cè)為正樣本、實(shí)際為正樣本的數(shù)量;FP為預(yù)測(cè)為正樣本、實(shí)際為負(fù)樣本的數(shù)量;FN為預(yù)測(cè)為負(fù)樣本、實(shí)際為正樣本的數(shù)量;P為預(yù)測(cè)為正樣本中實(shí)際為正樣本的概率;R為在實(shí)際的正樣本中預(yù)測(cè)為正樣本的概率。

    在選取不同閾值作為正負(fù)樣本的判斷標(biāo)準(zhǔn)時(shí),就會(huì)產(chǎn)生一組對(duì)應(yīng)的P、R,二者往往相互矛盾,此消彼長(zhǎng),也就產(chǎn)生了PR曲線。各物體的AP見表1,計(jì)算得到mAP為0.849 2,可以看出,目標(biāo)檢測(cè)器對(duì)坡面沖刷、橋梁沖刷、橋墩、橋體和車輛的AP較高,對(duì)違章建筑和貨物的AP較低。其原因在于,真實(shí)場(chǎng)景下,橋下空間的違規(guī)建筑和堆放貨物較少,因而采集數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)量較少。

    表1 各物體檢測(cè)結(jié)果評(píng)估

    2.4.2 真實(shí)場(chǎng)景檢測(cè)結(jié)果圖

    部署基于無(wú)人機(jī)視頻分析的公路橋梁邊坡常見異常隱患自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),并在真實(shí)場(chǎng)景下進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果見圖3,可以看出,檢測(cè)系統(tǒng)能精確檢測(cè)出邊坡坡面沖刷、橋梁地基沖刷以及橋下空間的違章建筑、違規(guī)停放車輛和堆放貨物;且在檢測(cè)并標(biāo)注橋下空間違規(guī)停放車輛的同時(shí),剔除了橋面上正常行駛的車輛;但存在少量漏檢和誤檢的情況。

    3 結(jié) 語(yǔ)

    為解決傳統(tǒng)公路巡檢費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問題,本文結(jié)合無(wú)人機(jī)控制技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),設(shè)計(jì)并開發(fā)了基于無(wú)人機(jī)視頻分析的公路橋梁邊坡常見異常隱患目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了公路邊坡和橋梁隱患巡檢和養(yǎng)護(hù)的全自動(dòng)化。系統(tǒng)利用無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)靈活、空中鳥瞰、任意懸停等特性,實(shí)現(xiàn)了多角度巡查,減少了巡檢盲區(qū);通過地面站對(duì)任務(wù)進(jìn)行設(shè)定,固化航線,一鍵式任務(wù)執(zhí)行,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集的自動(dòng)化;利用基于YOLOv3 的目標(biāo)檢測(cè)算法,訓(xùn)練了適用于公路橋梁邊坡常見隱患目標(biāo)檢測(cè)的高精度模型。真實(shí)場(chǎng)景下的測(cè)試表明,該系統(tǒng)具有較高的精確率,能完全自動(dòng)化地進(jìn)行巡檢,極大地節(jié)約了人力成本。

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