(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221078794 4.2 (22)申请日 2022.07.06 (71)申请人 河北交通投资集团有限公司 地址 050000 河北省石家庄市桥西区新石 北路52号 申请人 河北省交通 规划设计 研究院有限公 司　 浙江杉工智能科技有限公司 (72)发明人 康斌　何勇海　朱冀军　雷伟　 刘桂霞　刘国明　闫涛　靳彦彪　 刘耀武　王洪涛　乔盘　张悦　 孟凡超　陈尧　冷志鹏　朱立伟　 (74)专利代理 机构 宁波协众智库专利代理事务 所(普通合伙) 33425 专利代理师 骆家峰(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/08(2012.01) G06V 20/54(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种中小跨径桥梁结构监测和评估系统及 方法 (57)摘要 本发明提供了一种中小跨径桥梁结构监测 和评估系统及方法， 属于桥梁工程的技术领域。 一种中小跨径桥梁结构监测和评估系统包括数 据采集和传输模块以及数据处理模块， 监测和评 估方法包括数据采集和传输以及对相应数据的 处理； 本发 明通过数据采集和传输模块实现了对 桥梁数据的采集和传输， 并通过数据处理模块对 传输过来的数据进行处理， 根据处理的数据实现 对桥梁承 载能力的动态评估和实时预警， 以此提 供桥梁预防性养护管理方案， 方便维持桥梁的良 好状态， 降低桥梁的安全风险， 确保路网运营的 安全性。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 115063017 A 2022.09.16 CN 115063017 A 1.一种中小跨径桥梁结构监测 和评估系统， 其特 征在于， 包括： 数据采集和传输模块， 所述数据采集和传输模块包括传感器模块、 数据采集模块以及 传输模块， 所述传感器模块具有若干传感器， 若干所述传感器布置于需要监测桥梁的需求 部位上， 若干所述传感器电连接于所述数据采集模块， 所述数据采集模块与所述传输模块 电连接； 数据处理模块， 所述数据处理模块与所述传输模块通信连接， 用于处理所述传输模块 传输的各所述传感器的监测信号， 并将处理后的数据建立数据库， 同时， 做出评估和安全预 警。 2.一种中小跨径桥梁结构监测和评估方法， 其特征在于， 使用了权利要求1所述的中小 跨径桥梁结构监测 和评估系统， 包括以下步骤： 步骤S1， 数据采集和传输； 将所述传感器模块中各所述传感器采集的传感数据通过独立线缆传送至所述数据采 集模块， 且所述数据采集模块将传感数据通过传输模块传输 至所述数据处 理模块； 步骤S2， 数据处 理； 步骤S21， 路网内荷载推演； 以一个区域路网内的部分桥梁的结构状态为样本数据， 评估整个路网内所有桥梁的状 态； 步骤S22， 网级信息融合； 建立桥梁信息数据库， 将桥梁的结构状态信息进行存储， 桥梁的结构状态的表征对象 包括整座桥梁、 一根梁以及一块板， 桥梁的结构状态信息的数据分为 “属性”和“属性值”进 行表达， 由每一个从 “属性”类中实例化的对 象定义特定实体类型 的一个特征， 由每一个从 “属性值”类中实例化的对象定义隶属于实体 类型的领域实体的相应数据； 步骤S23， 分级预警； 选取警报阈值， 设定二级和一级预警界限； 步骤S24， 综合评估； S241， 状态综合评估； 将桥梁的结构按主要子结构、 部件、 构件的顺序逐层分解， 对各子项进行评分， 再通过 设置权重系数将各子项的评分汇总为 桥梁的总体 状态评估； S242， 承载能力评估； 通过对采集的视频图像数据的分析， 获取车辆在道路位置信息， 结合车型识别和动态 称重实现对车辆位置、 车型、 车重多维信息的结合， 获取车辆在桥面载荷分布状态， 并将获 取的车辆桥面载荷作用于桥梁上， 结合有限元分析计算得到理论载荷， 同时， 将理论载荷和 传感器的实测传感数据进行对比， 实现对桥梁安全的在线评估； 步骤S25， 管养决策建议； 根据桥梁结构的构件的重要程度和综合评估情况， 优化对于目标桥梁在同年的管理养 护决策。 3.根据权利要求2所述的中小跨径桥梁结构监测和评估方法， 其特征在于， 所述路网内 荷载推演以荷载作为桥梁的输入， 所述荷载包括环境荷载和车辆荷载， 并且， 所述环境荷载 为温度荷载。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115063017 A 24.根据权利要求3所述的中小跨径桥梁结构监测和评估方法， 其特征在于， 所述车辆载 荷推演包括交通分配模型、 OD矩阵估计以及流 量测点布局三部分， 并且， 所述交通分配模型以桥梁为路段的表现形式， 将车辆成为出行单位， 将路段行程时间 作为阻抗， 将路段交通量作为流量， 用 “均衡”分析方法分析阻抗与流量之间的相互作用关 系； 所述OD矩阵估计是通过观测到的路段交通量和先验信息估计未知的OD矩阵， 先验信息 包括历史OD矩阵； 所述流量测点布局需考虑信息补充、 测点数量和覆盖问题， 所述信息补充是将其他路 段数据补充至使用的路段流量信息中， 所述测点数量和覆盖是流量测点最小 数量和布局需 满足OD矩阵覆盖原理， 保证任何OD点间路径的出 行至少能被一个所述 流量测点观测到 。 5.根据权利要求2所述的中小跨径桥梁结构监测和评估方法， 其特征在于， 所述分级预 警过程中， 所述警报 阈值的确定依据极致统计理论， 首先建立监测量的小时最大值分布模 型， 再据此推 断监测量的月最大值和年最大值的分布模型， 分别选取月响应极值与年响应 极值的期望水平作为 二级和一级预警界限。 6.根据权利要求2所述的中小跨径桥梁结构监测和评估方法， 其特征在于， 所述状态综 合评估是对目标桥梁的上部结构进行综合评估， 由检测报告和监测信息两个子层次组成， 基于所述检测报告的评估根据上部承重构件、 一般承重构件、 支 座三项指标进 行加权， 基于 所述监测信息的评估依据直接指标和核心指标进行。 7.根据权利要求2所述的中小跨径桥梁结构监测和评估方法， 其特征在于， 所述承载能 力评估过程中， 所述视频图像数据通过双目立体视觉的方法获取， 包括图像获取、 相机标 定、 特征提取、 特征匹配生成视差、 深度感知以及内插重建过程， 所述图像获取过程以双目 相机采集的双目 图像作为输入项， 采用视频采集 获取方式， 兼顾目标背 景的对比度、 光照情 况下的相机的性能指标以及拍摄场景； 所述相机标定过程是通过算法算出相机的固有参数 及双目相机之 间旋转平移矩阵； 所述特征提取过程是提取采集的双目 图像中的角点以及在 不同的尺度模糊作用下的极值点； 所述特征匹配生成视差过程是对特征提取过程中提取的 角点和极值点进行相同特征之间的匹配， 找到双目图像中的同名点； 所述深度感知过程是 以三角近似测量原理将空间中物体的三 维坐标解算出来； 所述内插重 建过程是在深度感知 过程中解 算出来的三维坐标不完整时， 通过内插的方式拟合物体完整的表面信息 。 8.根据权利要求7所述的中小跨径桥梁结构监测和评估方法， 其特征在于， 所述承载能 力评估中的车型识别采用基于Z F框架的Faster ‑RCNN深度学习算法对 经过桥梁的车型进行 分类识别， 将经过的车型分为大型客车、 中型客车、 小 型客车、 大型轿车、 中型轿车以及小 型 轿车类别。 9.根据权利要求7所述的中小跨径桥梁结构监测和评估方法， 其特征在于， 所述承载能 力评估过程中的理论载荷和传 感器的实测传感数据进行对比得到校验系数 ， 当校验系数 低于预设限值时， 判定桥梁处于安全范围内， 并且， 校验系数 的计算公式为： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115063017 A 3