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基于无人机与计算机视觉的中国古建筑木结构裂缝监测系统设计

2021-03-22李天昊

工程力学 2021年3期
关键词:特征系统

杨 娜,张 翀,李天昊

(1. 北京交通大学土木建筑工程学院,北京 100044;2. 南加利福尼亚大学工学院,美国加利福尼亚州洛杉矶市 90007)

中国古建筑木结构具有极高的历史、文化价值,但在其漫长的服役周期中,环境、人为因素导致中国古建筑木结构出现各种形式的损伤。经调研,裂缝是中国古建筑木结构最为常见的损伤形式。中国古建筑木结构裂缝数量多、成因杂、危害大,发展规律难预测。中国古建筑木结构构件采用榫卯连接,裂缝引起的断裂会导致整体结构出现连续性倒塌[1],故目前亟需对中国古建筑木结构裂缝进行监测。

从其他领域危险裂缝监测案例来看,一般裂缝监测包括危险裂缝识别和危险裂缝生长监测两个步骤。在识别出结构中危险裂缝后,应实时将该裂缝的生长情况反馈给监测人员,方便监测人员根据该裂缝的发展规律判断结构是否需要修缮。但对于大多数中国古建筑木结构,目前仅用人工检测的方式识别和记录危险裂缝。少部分中国古建筑木结构引入了超声波[2]、应力波[3 − 4]、皮罗钉[5]等无损检测仪器。但是上述裂缝检测方式存在如下弊端:上述方法人力、物力和财力消耗巨大;检测过程存在无法到达的盲区;检测结果误差大,且与检测人员自身专业水平息息相关;检测周期较长,导致其难以反馈结构突发事件,检测缺乏时效性。

图1 文章框架Fig.1 The article framework

面对中国古建筑木结构裂缝,目前需要设计一种实时、在线、动态、无接触式、无需依赖人工的裂缝监测方法。……

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