马国鑫， 韩 豫， 孙佳宁， 顾月琴， 孙 昊， 尤少迪

(1. 江苏大学 土木工程与力学学院， 江苏 镇江 212013； 2. 澳洲国立大学 国家信息通信技术中心， 堪培拉 2600)

外脚手架是重要的施工辅助装置。随着高层、超高层建筑的增多，外脚手架安全日益重要[1]。长期以来，外脚手架安全性检查主要由人工完成，但随着搭设高度增加，仅依靠人工已无法确定其安全状态。因此，克服高度限制、提高外脚手架安全性检查的效率、降低事故发生率意义重大。

目前，外脚手架安全管理主要关注事故原因及预防方法，并由受力计算向信息化管理发展。事故原因方面，主要由设计缺陷、整体稳定性差、关键杆件缺失、现场控制缺乏等引起[2～5]。预防方法方面，主要使用ANSYS、层次分析法等分析影响因素，构建安全管理模型[6,7]。同时，基于BIM的脚手架安全识别系统已建立[8]，移动IT、RFID等被用于脚手架的实时监测[9,10]。但上述技术和方法集中于使用传感器获取状态信息，无法非接触地确定外脚手架的安全性。无人机航空摄影具有高效、便捷、低成本等优势。近年来，被用于大厦变形监测、桥梁裂缝检测、结构健康监测等[11～13]，基于颜色、形状等的特征提取算法已用于农作物监测、种类识别等[14]。上述算法能够满足特征提取的基本需求，但对多特征并存的土木工程适用性不高，亟需针对性地研究与开发。

为此，本研究以图像识别为核心支撑，以外脚手架杆件线性特征为突破口，设计并测试了外脚手架安全性自动检查系统。……