CN119534484A - 一种桥梁线路异常检测和报警方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及桥梁安全运营技术领域，具体为一种桥梁线路异常检测和报警方法与系统，方法包括如下步骤：通过线路异常监测系统获取桥梁线路监测信息；设置线路异常定位判别机制和后端处理模型，基于线路异常定位判别机制、后端处理模型和桥梁线路监测信息，得到线路定位判别结果；利用后端处理模型对桥梁线路监测信息和线路定位判别结果进行分析，以获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况；结合桥梁线路监测信息、线路定位判别结果、线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况，实现桥梁线路中断事件的检测与警示。本发明对桥梁安全状况进行长期监测，针对异常事件进行判别，并依据判别结果发出警示信号，降低灾害造成的伤亡和损失。

Description

一种桥梁线路异常检测和报警方法与系统

技术领域

本发明涉及桥梁安全运营技术领域，具体为一种桥梁线路异常检测和报警方法与系统。

背景技术

目前桥梁安全监测技术主要依赖于日常检测、巡查和监测等手段来预判潜在的安全风险。然而，在面对公、铁路线路长、范围广的特点时，人工巡检和现有检测手段显得力不从心，时效性较差，难以在第一时间发现线路中断等紧急事件。同时，虽然常规监测技术能够感知公、铁路的基础设施状态，但只能部署在重点结构和路段位置，无法实现监测线路的全覆盖。

桥梁是交通运输网络中的关键节点，频繁发生的极端天气事件给桥梁的安全性带来了挑战。在此环境下桥梁面临着巨大的垮塌风险，一旦事故发生，由于公路和铁路的里程长、车速快，加之夜间视线受限，往往导致行驶车辆无法及时制动，从而引发严重的人员伤亡和财产损失。

因此，需要更加高效、智能的桥梁安全监测手段，以提高极端天气和地质条件下桥梁安全风险的预警能力，实现桥梁状态的实时监测和智能预警，以及建立更加完善的应急响应机制，以应对桥梁垮塌等紧急事件。

发明内容

针对现有方法的缺陷以及实际应用的不足，为实现广泛分布桥梁集群的长期、不间断的安全状态监测，在桥梁线路发生中断等重大事故时，迅速向过往车辆发出警示信息，从而有效减少灾害带来的伤亡和损失。第一方面本发明提供了一种桥梁线路异常检测和报警方法，方法包括如下步骤，通过线路异常监测系统获取桥梁线路监测信息；设置线路异常定位判别机制和后端处理模型，基于所述线路异常定位判别机制、所述后端处理模型和所述桥梁线路监测信息，得到线路定位判别结果；利用所述后端处理模型对所述桥梁线路监测信息和所述线路定位判别结果进行分析，以获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况；结合所述桥梁线路监测信息、所述线路定位判别结果、所述线路异常检测结果、所述响应等级情况和所述桥梁结构状况，实现桥梁线路中断事件的检测与警示。本发明结合现代信息技术和数据分析方法，提高了桥梁线路的管理智能化水平，通过自动化的监测和预警设备减轻了人工巡检的负担，提高了检测和预警效率，有助于相关部门快速制定并执行应急预案，减少安全事故的损失和影响。

可选地，所述设置线路异常定位判别机制包括：在所述线路异常定位判别机制中配置光纤断路定位模块；基于所述桥梁线路监测信息和所述后端处理模型在光纤断路定位模块中建立桥梁结构和光纤线路分析模型。本发明的光纤断路定位模块能够准确捕捉到光纤线路中的断路或异常变化，从而提高了异常事件的响应速度和处理效率。

可选地，所述基于桥梁线路监测信息和所述后端处理模型在光纤断路定位模块中建立桥梁结构和光纤线路分析模型包括：依据所述桥梁线路监测信息和所述后端处理模型获得光纤光栅位置标定信息和公路里程匹配信息；根据所述光纤光栅位置标定信息和所述公路里程匹配信息设置定位分析参数信息；基于所述定位分析参数信息构建桥梁结构和光纤线路分析模型。本发明依据桥梁线路监测信息和后端处理模型获得光纤光栅位置标定信息，可以精确地确定光纤光栅在桥梁结构中的位置，有助于发生异常事件时，快速定位到异常光纤段落和桥梁结构部位。

可选地，所述基于所述定位分析参数信息构建桥梁结构和光纤线路分析模型包括：基于所述定位分析参数信息建立初始布局状态分析函数、桥梁结构状态分析函数和光纤线路分析函数；结合所述初始布局状态分析函数、所述桥梁结构状态分析函数和所述光纤线路分析函数获得桥梁结构和光纤线路分析模型。本发明建立的分析模型能够适应不同类型的桥梁结构使得相关分析函数具备灵活性和扩展性，通过调整函数中的参数可以适应不同类型的桥梁结构，进而提高了本方法模型的适用性。

可选地，所述布局状态分析函数，满足如下关系：

其中，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示第n个光栅反射的波长为的光信号强度，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度；

其中，表示光信号解调器2接收到的波长为的光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度。

本发明的布局状态分析函数提高了监测结果精确度与准确性，进一步提升了方法的整体性能，为桥梁安全运行提供了有力保障。

可选地，所述桥梁结构状态分析函数，满足如下关系：

其中，表示光信号解调器1接收到的第n个光栅的反射光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度；

其中，表示光信号解调器2接收到的波长为的光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度。

本发明通过分析函数快速处理和分析相关数据，有助于及时发现桥梁结构的异常状态并发出预警信息。

可选地，所述光纤线路分析函数，满足如下关系：

其中，表示光信号解调器1接收到的光栅i的反射光信号强度，表示光栅i对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度；

其中，表示光信号解调器2接收到的光栅i+j的反射光信号强度，表示光栅i+j对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器2发射的波长为的光信号强度。

本发明在光纤线路监测中会受到各种干扰因素的影响，通过精确测量波长偏移和反射率，并结合先进的信号处理算法，可以提高异常检测结果的可靠性。

可选地，所述基于所述线路异常定位判别机制、所述后端处理模型和所述桥梁线路监测信息，得到线路定位判别结果包括：通过初始布局状态分析函数获得布设后的初始状态；利用所述桥梁结构状态分析函数得到桥梁结构的正常服役状态；基于所述光纤线路分析函数分析光纤断路状态；结合所述初始状态、所述正常服役状态、所述光纤断路状态和所述桥梁线路监测信息获得线路定位判别结果。本发明结合线路异常定位判别机制和后端处理模型实现自动化监测与分析功能，有助于提升桥梁结构监测的智能化水平，减少人工干预和误差系数。

可选地，所述利用所述后端处理模型对所述桥梁线路监测信息和所述线路定位判别结果进行分析，以获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况包括：设置图片叠合对比函数；所述后端处理模型利用所述图片叠合对比函数、所述桥梁线路监测信息和所述线路定位判别结果分析监测图像的像素重合率；依据所述像素重合率确定光纤断路事件的等级判断结果；根据所述等级判断结果、所述桥梁线路监测信息和所述线路定位判别结果获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况。本发明依据图像重合率来确定光纤断路事件的等级判断结果，能够更客观地反映光纤线路的异常程度，从而优化响应等级的判断。

第二方面，本发明还提供了一种桥梁线路异常检测和报警系统，能够高效地执行本发明所提供的一种桥梁线路异常检测和报警方法，上述系统包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，其中，输入设备、处理器、输出设备和存储器相互连接，上述存储器包括如本发明第一方面所述的计算机可读存储介质，上述存储器用于存储计算机程序，上述计算机程序包括程序指令，上述处理器被配置用于调用程序指令。本发明提供的桥梁线路异常检测和报警系统结构紧凑，适用性强，极大程度地提高了运行效率。

附图说明

图1为本发明的桥梁线路异常检测和报警方法流程图；

图2为本发明的桥梁线路异常检测和报警方法中的光栅物理空间位置与公路里程的关系示意图；

图3为本发明的桥梁线路异常检测和报警方法中的图片叠合对比示意图；

图4为本发明的桥梁线路异常检测和报警方法中不同模块、设备以及装置的运行机制示意图；

图5为本发明的桥梁线路异常检测和报警系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。

在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。

请参见图1，为实现广泛分布桥梁集群的长期、持续且不间断的安全状态监测，并确保在桥梁线路遭遇中断等重大事故时，能够迅速向途经车辆传达警示信息，从而有效降低灾害引发的伤亡与损失，保障交通安全。本发明提供了一种桥梁线路异常检测和报警方法，上述桥梁线路异常检测和报警方法包括如下步骤：

S1.通过线路异常监测系统获取桥梁线路监测信息，其实施步骤以及具体内容如下：

为了对广泛分布的桥梁集群进行长期且持续的安全状态监测，使得桥梁线路遭遇中断等重大事故时能够迅速响应，在本实施例中通过线路异常监测系统以获取桥梁线路监测信息。

上述线路异常监测系统主要由长距离大容量分布式光纤光栅传感器构建而成，相关传感器具备卓越的感知能力，能够覆盖超过10公里的距离，并且在单根光纤上集成了超过1万个光纤光栅，进而实现了测点间距仅为1米的高密度监测。

在设备安装方面主要根据桥梁的材质进行了定制化的固定处理。对于混凝土桥梁采用膨胀螺栓紧箍来稳固光纤，确保其与桥梁结构能够同步变形；而对于钢桥则选用焊接紧箍进行固定，不同的设计方法可以保证当桥梁结构发生垮塌或断裂时，光纤光栅传感器会随之断裂，从而实时捕捉到桥梁线路的状态变化情况，并据此获取准确的桥梁线路监测信息。

更进一步地，在本实施例中桥梁线路监测信息的获取方法，仅仅为本发明的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以根据公路桥梁的实际情况和数据监测需求，随着桥梁结构的老化、环境的变化以及交通流量的增加，桥梁的监测需求也会发生变化，本发明方法具备更好的灵活性和适应性，进一步确保了监测工作的持续性和有效性。

S2.设置线路异常定位判别机制和后端处理模型，基于上述线路异常定位判别机制、后端处理模型和桥梁线路监测信息，得到线路定位判别结果，其具体步骤以及实施内容如下：

在一个可选地实施例中，在上述线路异常定位判别机制中配置了光纤断路定位模块；同时基于桥梁线路监测信息和后端处理模型在光纤断路定位模块中建立了桥梁结构和光纤线路分析模型，其具体内容如下：

在一个可选地实施例中，桥梁结构和光纤线路分析模型的具体建立流程和实施步骤如下：

首先，依据桥梁线路监测信息和后端处理模型获得光纤光栅位置标定信息和公路里程匹配信息。

为了实现桥梁结构安全状态的高效监测，并确保在桥梁遭受重大损伤时能够迅速定位并发出警示，本实施例在公路和铁路桥梁上布设了长距离大容量分布式光纤光栅传感器，相关传感器的固定方式去参考步骤S1的相关内容，将膨胀螺栓紧箍或焊接紧箍，可以确保光纤与桥梁本体紧密结合，从而实时反映桥梁的变形情况，当桥梁结构发生显著变形、断裂或垮塌时，上述紧密贴合的光纤会随之断裂，进而提供了有效的损伤数据信号，为捕捉并解析桥梁线路监测信息设计了线路异常定位判别机制，该机制能够持续向线路异常监测系统中的长距离大容量分布式光纤光栅传感器发射光信号，并接收反射回来的桥梁线路监测信息和光强数据。

更进一步地，系统对长距离大容量分布式光纤光栅传感器内的光纤光栅位置和对应的公路里程进行了精确的标定匹配，上述流程可以将光纤光栅的断裂位置转换为公路实际里程，一旦光纤发生断裂便可以迅速确定损伤在桥梁上的具体位置，从而及时采取应对措施，减少潜在的风险和损失。

实施例中每一个光纤光栅都赋予了一个独特的编号，上述编号与它们在桥梁上的实际物理位置形成了对应关系，即编号为i的光栅，其物理空间位置恰好与桥梁上的公路里程桩号K(i)相吻合；同理，编号为i+j的光栅，其物理位置则与公路里程桩号K(i+j)相对应，上述一一对应的关系具体请参见图2，此信息标定方式有利于后续工作中对桥梁结构状态的监测与分析，能够迅速而准确地定位到问题区域。

基于图2信息在实际运作流程中，图2中的激光发射器1，可以不断向桥梁上的光纤光栅传感器发送光信号，当上述光信号穿越光纤光栅时，只有满足布拉格条件的特定波长光线会被反射回来，上述反射光随后被光信号解调器1所接收，由于每个光纤光栅都拥有独一无二的反射波长特征，光信号解调器1能够依据不同特征辨识出反射光源于哪一个光栅。

一旦桥梁遭受损伤导致光纤断裂，后端处理系统便会立即启动响应机制。首先会依据系统所收集的桥梁线路监测信息，迅速锁定发生断路的具体事件及其位置。紧接着，借助事先建立的光栅位置与公路里程之间的精确匹配关系，后端处理系统能够将光纤的断路位置精准地转换为地理空间位置信息，上述转换过程能够迅速而准确地定位到桥梁上的受损区域，从而及时采取有效的修复措施，确保桥梁的安全运行。

此外，通过结合桥梁线路监测信息和后端处理模型，能够获得更多有价值的信息，如光纤光栅位置标定信息和公路里程匹配信息的进一步优化和完善，基于此可以更深入地了解桥梁的结构状态，还能为后续的桥梁维护和管理提供有力的数据支持。

根据光纤光栅位置标定信息和公路里程匹配信息设置定位分析参数信息。

为了进行定位分析需要基于光纤光栅的位置标定信息和公路里程匹配信息来设置一系列关键参数，上述参数将用于线路异常定位判别机制，确保能够及时发现并处理潜在的线路问题。

基本参量的设置内容如下；

激光发射器状态参量

表示激光发射器1的状态，0为关闭，1为开启。

表示激光发射器2的状态，0为关闭，1为开启。

光信号解调器状态参量

表示光信号解调器1的状态，0为关闭，1为开启。

表示光信号解调器2的状态，0为关闭，1为开启。

激光发射器光信号强度

表示激光发射器发射的光信号强度，其是发射激光波长的函数，对于广谱等强激光发射器，不同波长的光信号强度保持一致。

时间参量

表示时间信息由独立的授时系统提供，实施例中时间格式为年（4位）、月（2位）、日（2位）、时（2位）、分（2位）、秒（2位）、毫秒（3位），共15位。

光栅位置参量

表示第n个光栅的位置，n为大于等于1的正整数，且不超过光纤光栅传感器回路中的光栅总数N。

公路里程参量

表示第n个光栅对应的公路里程，格式为公里数（4位）+ 米数（3位），共7位。

光纤与光栅特性参量的设置内容如下；

光纤折射率中，表示光纤的有效折射率，是光纤的固有特性。

光栅栅距中，表示第n个光栅的栅距，其随桥梁结构的变形而发生变化，是监测结构健康状态的重要指标。

在线路异常定位判别机制中设置了上述基本参量后可以进一步完善线路异常定位判别机制。该机制将利用激光发射器、光信号解调器、光纤光栅传感器等设备的状态和数据，结合时间参量和公路里程信息，对线路进行实时监测和异常判别，一旦发现异常信号或数据偏差，系统将立即触发警报，并指示异常位置，以便及时采取措施进行处理。

其中信息特征参数的相关内容如下；

表示此参数代表第n个光栅反射光信号的特定波长，是光栅本身的一个固有且独特的性质。

表示第n个光栅对波长恰好为的入射光信号的反射能力，也就是反射率，这个反射率是光栅本身的另一个固有性质，其决定了光栅如何与特定波长的光信号相互作用。

参数衡量的是第n个光栅反射出的，波长为的光信号的强度，上述强度值不仅与光栅的反射率有关，还受到其他因素的影响，如入射光信号的强度、光纤的损耗等。

描述的是光信号解调器2接收到的，波长为的光信号的强度，此强度值是在光信号经过光纤传输后，由解调器测量得到的，其中反映了光信号在传输过程中的衰减情况，以及光栅反射光信号的实际接收效果。

基于上述信息参量的物理意义和不同参数在光信号传输与反射过程中的作用，有助于理解和分析光纤光栅传感器的工作原理，以及进行后续的数据处理和异常检测。

基于定位分析参数信息构建桥梁结构和光纤线路分析模型。

在本实施例中，基于定位分析参数信息建立了初始布局状态分析函数、桥梁结构状态分析函数和光纤线路分析函数；进而结合初始布局状态分析函数、桥梁结构状态分析函数和光纤线路分析函数便可以获得实施例中的桥梁结构和光纤线路分析模型。

实施例对线路异常定位判别机制中的相关设备进行安装调试后，各个关键设备随即进入预设的工作模式。即激光发射器1、光信号解调器1以及光信号解调器2均被激活，进入正常的工作状态，相关参数设置情况如下即和的值均被设定为1，与此同时激光发射器2则处于非工作状态，即的值被设定为0。

在上述特定的工作状态下，激光发射器1可以连续发射广谱且强度恒定的光信号。当上述光信号穿越光纤光栅时，只有波长与光栅特定属性相匹配的特定光信号会被反射回来，而其余波长的光信号则能够毫无阻碍地继续前行，通过光栅，进一步确保了精准捕捉到所需的光信号，为后续的数据处理和分析奠定了坚实的基础。

布设后初始状态的分析。

当光纤光栅系统处于初始布设状态，其中忽略了光栅之间的串扰效应以及光纤长度的相关变化时，光信号解调器1能够接收到的来自第n个光栅的反射光信号，上述波长满足特定的数学表达式：

其中，表示第n个光栅反射光信号的波长，表示光纤折射率，表示第n个光栅的栅距。

基于光栅反射光信号波长的数学公式构建了一个分析布局状态的函数即实施例中的布局状态分析函数，利用此分析函数可以准确预测光信号解调器1和光信号解调器2接收到的第n个布拉格光栅（FBG）反射光信号的强度。

上述布局状态分析函数包括光信号解调器1和光信号解调器2接收到的第n个光栅的反射光信号强度的分析函数。

其中光信号解调器1接收到的第n个光栅的反射光信号强度的分析关系如下：

其中，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示第n个光栅反射的波长为的光信号强度，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度；

光信号解调器2接收到的第n个光栅的反射光信号强度的分析关系如下：

其中，表示光信号解调器2接收到的波长为的光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度。

基于上述布局状态分析函数所包括的光信号解调器1和光信号解调器2接收到的第n个布拉格光栅（FBG）反射光信号强度的分析关系，能够准确预测光信号解调器接收到的反射光信号强度，上述函数明确指出了反射率与光信号强度之间的关系，其中反射率决定了光信号被光栅反射的比例，进而影响解调器接收到的信号强度。另外一方面，激光发射器与解调器的协同作用，激光发射器发射的光信号强度是分析反射光信号强度的基础，基于此可以理解发射器与解调器之间的信号传输和反射过程。

此外基于布局状态分析函数可以了解反射率与信号强度的关系，有助于优化桥梁线路异常检测和报警方法中的传感器性能，可以增强解调器接收到的信号强度，从而提高桥梁线路异常检测和报警系统的灵敏度和准确性。

桥梁结构服役状态的分析。

在桥梁结构受到荷载作用并产生弹性变形的过程中，与之协同变形的光纤也会经历相应的伸长、压缩和轴向变形，进而导致光纤中第n个光栅的反射光信号波长发生变化，在桥梁结构状态的监测中，当光纤因结构变形而形变时，不同光信号解调器能够检测到不同光栅反射光信号波长的变化，上述变化与桥梁结构的变形状态密切相关。

基于此建立的桥梁结构状态分析函数，能够深入分析由不同光信号解调器所捕捉到的各个光栅反射光信号波长的变化情况，从而实现对桥梁结构状态的精准评估。

由于石英光纤具备各向同性特性，其径向变形与轴向变形之间存在特定的关系，决定了径向变形与轴向变形之间的具体关系，实施例中利用泊松比对其进行定义。

其中，是径向变形量，表示光纤截面直径，表示泊松比，表示轴向变形量，表示光纤长度。

光纤发生变形的情况下光信号解调器1接收到的第n个光栅的反射光信号波长变化满足下式：

其中，表示反射光信号波长的变化结果，表示第n个光栅的栅距，表示光纤的弹光效应，表示轴向变形量，表示波导效应，是径向变形量，表示光纤折射率，是第n个光栅栅距的变化量。

更进一步地基于泊松比分析公式和反射光信号波长变化关系式对桥梁结构状态分析函数中光信号解调器1接收到的第n个光栅的反射光信号波长变化分析函数进行优化，且满足如下关系：

其中，表示反射光信号波长的变化结果，表示第n个光栅的栅距，表示光纤的弹光效应，表示泊松比为，表示光纤长度，表示光纤截面直径，表示轴向变形量，表示光纤折射率，是第n个光栅栅距的变化量。

进而光信号解调器1接收到的第n个光栅的反射光信号强度，需要满足如下关系：

其中，表示光信号解调器1接收到的第n个光栅的反射光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度。

桥梁结构状态分析函数中光信号解调器2接收到的光信号强度，则需要满足如下关系：

其中，表示光信号解调器2接收到的波长为的光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度。

光纤断路状的分析。

在光纤网络中，若光栅i与光栅i+j之间的光纤发生断裂，光信号解调器1仍能正常接收到来自光栅i的反射光信号，不受断路影响光信号解调器1的反射光信号保持正常。

实施例中的光纤线路分析函数主要分析了光信号解调器1接收到的光栅i的反射光信号强度和光信号解调器2接收到的光栅i的反射光信号强度。

其中光信号解调器1接收到的光栅i的反射光信号强度，满足如下关系：

其中，表示光信号解调器1接收到的光栅i的反射光信号强度，表示光栅i对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度；

基于上述分析函数可知，由于光纤在光栅i与光栅i+1之间发生断路，导致光栅i+1的反射光信号无法传递，其强度在全波段上急剧下降至0，即，其中，表示光栅i+1返回的反射光信号强度。

同时，上述断路情况也阻断了光信号向光信号解调器2的传递，使得解调器2接收到的光信号强度在全波段上同样急剧下降至0，即，其中，表示光信号解调器2接收到的光信号强度。

实施例中基于线路异常定位判别机制和后端处理模型发出相关的指令任务。后端处理系统即实施例的后端处理模型在接收到相关信息后，会向激光发射器2发送指令，将其状态值设置为1，从而启动激光发射器2向光纤光栅传感器发射光信号。然而由于光栅i与光栅i+j间的光纤断路，光信号无法继续向后传递，因此光信号解调器2只能接收到光栅i+j（断路点前的光栅）的反射光信号，且该信号强度正常。

进而光纤线路分析函数中光信号解调器2接收到的光栅i的反射光信号强度，满足如下关系：

其中，表示光信号解调器2接收到的光栅i+j的反射光信号强度，表示光栅i+j对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器2发射的波长为的光信号强度。

由于光纤在光栅i与光栅i+j之间断裂，光栅i+j-1的反射光信号无法顺利传递，其强度在全波段上迅速下降至0，即，其中，表示光栅i+j-1返回的反射光信号的强度。上述信息被后端处理系统接收后，系统立即判定桥梁的公路里程桩号至区间存在异常，并记录下了当前的绝对时间。

线路异常定位判别机制中的桥梁结构状态分析函数通过光栅i与光栅i+j之间的光纤断路情况，能够精确地定位到桥梁上发生异常的公路里程桩号区间，有助于快速识别并修复故障点，减少维护时间和成本。其中后端处理装置能够实时接收并处理来自光信号解调器的信息，一旦检测到光纤断路导致的光信号异常，便可以立即做出响应和安全预警，判定异常区间并记录绝对时间，这种实时的监测与响应机制有助于及时发现并处理潜在的安全隐患。

最后，基于线路异常定位判别机制、后端处理模型和桥梁线路监测信息，得到线路定位判别结果。

通过初始布局状态分析函数获得布设后的初始状态；利用桥梁结构状态分析函数得到桥梁结构的正常服役状态；基于光纤线路分析函数分析光纤断路状态；结合初始状态、正常服役状态、光纤断路状态和桥梁线路监测信息获得线路定位判别结果。

首先，利用初始布局状态分析函数，对布设完成后的初始状态进行了全面分析。接着，通过桥梁结构状态分析函数深入了解了桥梁结构在正常服役状态下的表现。同时，基于光纤线路分析函数，对光纤的断路状态进行了细致的分析。最后综合初始状态、正常服役状态、光纤断路状态以及桥梁线路的实时监测信息后，得出了线路定位判别结果，上述结果不仅准确地反映了桥梁线路的实际状态，为后续桥梁线路的维护和管理提供重要的参考信息，还为后续的维护和管理提供了有力的依据。

S3.利用后端处理模型对桥梁线路监测信息和线路定位判别结果进行分析，以获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况，其具体步骤以及实施内容如下：

本实施例在后端处理模型中还配置了固定视觉装置和飞行巡检装置，有助于后续准确分析线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况。

固定视觉装置和飞行巡检装置的具体所述步骤如下：

后端处理模型首先会依据实际的公路线路图确定桥梁上两个关键公路里程桩号和的地理空间坐标分别标记为和。随后，后端处理模型会根据相关地理空间位置信息，同时考虑当时的天气状况和光照条件，向固定视觉装置发出拍摄指令。

上述指令会要求设置在地理空间坐标和区间内的高清红外摄像头对桥梁结构进行全面拍摄。为了确保在夜间或光照不足的情况下也能获取清晰的图像，桥梁线路异常检测和报警系统还预先在桥梁结构的外侧设置了一部分夜间靶标灯，上述靶标灯能够为固定视觉装置提供必要的照明。

当固定视觉装置完成拍摄任务后，其会将捕获的图像数据返回给后端处理模型中，后端处理模型则会利用先进的机器视觉技术，对相关图像进行自动分析，以识别出可能的事件类型。一旦识别出事件，系统的后端处理模型会立即将相关信息同步推送给桥梁管养工作人员的个人终端，同时根据上述信息来确定事件的具体类型和相应的响应等级。

此外，飞行巡检装置与固定视觉装置协同工作。飞行巡检装置会利用无人机等飞行器搭载高清摄像头和其他传感器，对桥梁进行更为细致和全面的巡检。上述巡检数据同样会返回给后端处理模型中进行更进一步的分析和处理。

在固定视觉装置完成布设后，为确保其监测效果，还需要对其进行一系列的前期准备工作，其中包括但不限于在不同时间段、不同天气条件以及不同光照环境下，对可视范围内的桥梁结构进行多角度的拍摄，上述拍摄得到的图像将共同构成一个标准状态样本集，为后续的监测和分析提供基础数据。

接下来，利用标准状态样本集对桥梁结构的各个部位进行精确的标定。上述步骤可以确定在不同拍摄角度下，桥梁结构各部位的几何形状和特征，有助于后续监测中，更加准确地识别出桥梁结构的变化和异常情况。

此外，为了更科学地评估桥梁结构的安全状况，还需要根据桥梁结构的实际型式，对其各个部位进行权重赋值，实施例中以常见的钢筋混凝土连续梁桥为例，根据各部位在桥梁整体结构中的重要性和易损性，为其分配不同的权重，相关权重值将作为后续分析和评估的重要依据，有助于更加准确地判断桥梁结构的安全状况，上述权重赋值信息请参见表1。

表1 权重赋值信息表格

基于表1信息以及相关监测信息可知，对于桥梁结构的安全评估，在本实施例中主要根据桥梁的实际型式对其各个关键部位进行权重赋值，不仅考虑了桥梁结构的整体性，还深入到了每个具体部位的重要性和易损性。

以钢筋混凝土连续梁桥为例，通过表1的权重赋值信息明确了各个结构部位在桥梁整体安全中的重要性。其中，主梁和桥墩作为桥梁的主要承重结构，被赋予了最高的权重值0.3，其反映了它们在桥梁安全中的核心地位。墩底盖梁，作为连接桥墩和主梁的关键部位，其权重值为0.2，也体现了其不可忽视的重要性。

而桥面护栏、路灯、标牌以及排水设施等辅助设施，虽然对桥梁的整体安全也有贡献，但其重要性相对较低，因此被赋予了较小的权重值0.1。上述权重分配结果，既考虑了桥梁结构的主要承重部分，也兼顾了其他对桥梁安全有影响的因素。

本实施例提供了一种量化手段来评估桥梁结构的安全状况。通过对比实际监测数据与权重赋值可以更加准确地判断桥梁各个部位的安全状态，从而制定出更加科学合理的维护和管理策略，有助于保障桥梁的长期安全运行，提高桥梁的使用寿命。

固定视觉装置拍摄完毕后会将所捕获的图像数据传送至后端处理模型中。

更进一步地，在后端处理模型中设置了图片叠合对比函数，后端处理模型利用图片叠合对比函数、桥梁线路监测信息和线路定位判别结果分析监测图像的像素重合率；并依据像素重合率确定光纤断路事件的等级判断结果；最后便可以根据等级判断结果、桥梁线路监测信息和线路定位判别结果获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况。

基于图片叠合对比函数可以获得像素重合程度，实施例中使用像素重合率对其进行评价，上述图片叠合对比函数，满足如下关系；

其中，表示像素重合率，表示拍摄图像的加权像素数，表示标准样本集图像的加权像素数。

后端处理哪些随即启动图像比对流程，将新获取的图像与同一摄像头在相近拍摄角度和相似环境条件如光线、时间等下，从标准状态样本集中选取的图片进行叠合对比。上述对比过程聚焦于两张图像中像素的重合程度，以此作为评估桥梁结构各部分状态的关键指标，通过直观的图像比对分析可以精确掌握桥梁结构的当前状况，图片叠合对比示意图请参见图3。

为了计算拍摄图像加权像素数的平均值，首先需要统计每张拍摄图像中，落在根据标准样本集图像所确定的桥梁结构各部位范围内的像素数量。上述桥梁结构各部位的范围是依据标准样本集中桥梁各部位的几何形状和像素数量来划定的。随后，利用上述每个桥梁结构部位的权重分配值，对相关像素数量进行加权求和，具体的计算公式如下：

其中，表示拍摄图像的加权像素数，表示各部位权重值，是拍摄图像中落在桥梁结构各部位范围内的像素数量。

为了计算标准样本集图像的加权像素数，首先需要统计标准样本集图像中桥梁结构各个部位的像素数量。上述统计结果会基于之前为每个桥梁结构部位所分配的权重值进行加权处理。即会将每个部位的像素数量与其对应的权重值相乘，然后将所有部位的加权像素数量求和，从而得到的值。

上述满足如下关系：

其中，表示标准样本集图像的加权像素数，表示各部位权重值，是标准样本集图像中桥梁结构各部位的像素数量。上述计算过程不仅考虑了桥梁结构各部位的像素数量，还充分考虑了它们在整体结构中的重要性和易损性。

在本实施例中，当事件发生的地点超出了固定视觉装置的可视范围，或者由于天气恶劣、光照不足、存在遮挡物等不利条件导致图像质量不佳时，后端处理模型会迅速响应，自动向飞行巡检装置发送指令。上述指令会指示搭载有红外摄像头的无人机迅速前往事件发生的具体地点，并进行近距离的拍摄作业，以捕获清晰、准确的现场图像。无人机所拍摄的现场图像将直接传输给相关人员供其进行实时的评估和判断，后端处理模型在不利条件下具备快速响应能力，以及无人机在获取现场图像方面的灵活性和准确性。

接下来基于桥梁线路监测信息、线路定位判别结果以及后端处理模型中的相关信息对光纤断路事件等级进行判定。

根据像素重合率进一步分析光纤断路事件的等级判定结果，其中等级判定结果请参见表2。

表2光纤断路事件的等级判定结果

结合表2信息可知实施例中后端处理模型会根据相关模型和计算公式快速分析的事件成因以及相关专业判断结果，进一步将桥梁线路中断事件细分为轻微、一般和严重三个等级。

轻微事件指的是由于光纤意外受损或系统故障导致的线路中断，桥梁结构本身并未受到明显影响，车辆通行不会因此受阻。在这种情况下建议在不影响交通流畅的前提下，适时安排维修人员进行检修。

一般事件则是指桥梁结构受到了一定程度的损伤，如车辆撞击导致的光纤断路，但损伤并未危及桥梁的运行安全。行驶车辆只需降低车速，加强观察即可继续通行。此时，后端处理模型会向系统报警系统发送警示信号，并立即派遣相关人员到现场采取适当措施，以确保通行的安全性。

严重事件则是指桥梁结构遭受了严重损伤，甚至发生垮塌，导致光纤断路，线路完全丧失通行能力。在这种情况下后端处理模型会立即向报警系统发送警示信号，有利于报警系统及时启动声光报警装置，提示行驶车辆立即采取紧急措施，靠边停车。同时立即派遣相关人员到现场封锁交通，以减小损失程度。

更进一步地，在本实施例中线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况的对应分析方法，仅仅只是本发明的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以根据桥梁异常监测需求和检测和报警目标，对结果分析方法进行优化，针对特定需求优化分析方法可以更加精准地识别和处理桥梁线路中的异常事件，减少误报和漏报，可以提高监测效率确保桥梁交通安全。

S4.结合桥梁线路监测信息、线路定位判别结果、线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况，实现桥梁线路中断事件的检测与警示，其具体步骤以及相关内容如下：

桥梁线路异常检测和报警方法设置了线路中断事件报警子系统。

实施例中设计了线路中断事件报警子系统，该子系统主要由报警信息处理模块、可变信息显示屏以及声光警示装置等核心组件构成。

报警信息处理模块可以接收来自后端处理系统的线路中断事件报警信息，线路异常监测系统获取的桥梁线路监测信息，以及线路异常定位判别机制中的判别分析信息，并据此生成清晰明了的报警文字和提示内容。上述文字信息详细描述了线路中断的具体位置、事件类型以及建议行驶车辆应采取的应对措施，例如请注意，前方2公里处桥梁发生严重垮塌，请立即减速并安全停靠至路边。同时，报警信息处理模块还可以根据中断位置与沿线各可变信息显示屏的距离，将相关信息发送至相应的智能显示屏上。

其中声光警示装置则发挥着重要的提示与警示作用。在遇到严重事件时报警子系统会迅速指令线路中断位置附近的声光报警装置启动，通过强烈的视觉和听觉信号，对过往车辆进行紧急警示，确保驾驶员能够第一时间获取危险信息并做出对应反应。

此外，还特别考虑到了固定视觉装置可能无法立即拍摄现场图像的情况。在这种情况下线路中断事件报警子系统会立即启动应急响应机制，在可变信息显示屏上紧急显示线路异常信息，并同时开启光纤断路位置附近的声光报警装置，以确保警示信息的及时传递和接收，最大限度地保障过往车辆的安全。

综上所述，通过实施例中一系列流程和装置，能够实现对桥梁线路中断事件的快速检测与有效警示，为过往车辆提供及时、准确的安全指引。

在本实施例中提出了一种桥梁线路异常检测和报警方法，方法中不同模块、设备以及装置的配合运行和协同工作机制请参见图4。

为了解决公、铁路桥梁线路中断事件难以及时发现和警示等问题，本申请通过集成多种传感器、控制设备和警示装置，组成了桥梁线路异常检测和报警系统，该系统基于上述方法能够迅速发现、准确定位并判别线路中断事件，同时及时向线路上的通行车辆发出警告，从而显著增强了公、铁路的运营安全。

桥梁线路异常检测和报警方法采用了长距离大容量光纤光栅传感器作为感知和定位元件。上述传感器不仅价格实惠，而且单根光纤的布设距离长，非常适合用于公、铁路这种长线形结构的安全监测。由于线路中断事件感知对传感器采集精度的要求相对较低，这进一步降低了布设成本。此外，野外布设所需的供电和数据传输设备数量少，供电需求低，从而降低了养护和运营成本。

本方法所采用的长距离大容量光纤光栅传感器具有易于修复的特点。在发生断路事件后，只需在断裂位置附近对光纤进行简单的熔接处理，即可恢复使用，无需更换整个传感器系统，大大简化了养护维修流程。同时，利用光纤断路来感知线路中断，并通过固定视觉装置和飞行巡检装置对断路事件进行图像拍摄，以判别事件类型，相关监测图像信息直观且易于理解，使得相关人员能够迅速进行远程人工判别，从而降低了误报率，提高了公、铁路桥梁安全监测的效率和准确性。

请参见图5，在一个可选的实施例中，本发明还提供了一种桥梁线路异常检测和报警系统，上述桥梁线路异常检测和报警系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，上述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，存储器用于存储计算机程序，计算机程序包括程序指令，处理器被配置用于调用程序指令，执行如本发明所提供的桥梁线路异常检测和报警方法及相关实施例的具体步骤，本发明的一种桥梁线路异常检测和报警系统，结构完整、客观稳定。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，包括如下步骤：

通过线路异常监测系统获取桥梁线路监测信息；

设置线路异常定位判别机制和后端处理模型，基于所述线路异常定位判别机制、所述后端处理模型和所述桥梁线路监测信息，得到线路定位判别结果；

利用所述后端处理模型对所述桥梁线路监测信息和所述线路定位判别结果进行分析，以获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况；

结合所述桥梁线路监测信息、所述线路定位判别结果、所述线路异常检测结果、所述响应等级情况和所述桥梁结构状况，实现桥梁线路中断事件的检测与警示。

2.根据权利要求1所述的桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，所述设置线路异常定位判别机制包括：

在所述线路异常定位判别机制中配置光纤断路定位模块；

基于所述桥梁线路监测信息和所述后端处理模型在光纤断路定位模块中建立桥梁结构和光纤线路分析模型。

3.根据权利要求2所述的桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，所述基于桥梁线路监测信息和所述后端处理模型在光纤断路定位模块中建立桥梁结构和光纤线路分析模型包括：

依据所述桥梁线路监测信息和所述后端处理模型获得光纤光栅位置标定信息和公路里程匹配信息；

根据所述光纤光栅位置标定信息和所述公路里程匹配信息设置定位分析参数信息；

基于所述定位分析参数信息构建桥梁结构和光纤线路分析模型。

4.根据权利要求3所述的桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，所述基于所述定位分析参数信息构建桥梁结构和光纤线路分析模型包括：

基于所述定位分析参数信息建立初始布局状态分析函数、桥梁结构状态分析函数和光纤线路分析函数；

结合所述初始布局状态分析函数、所述桥梁结构状态分析函数和所述光纤线路分析函数获得桥梁结构和光纤线路分析模型。

5.根据权利要求4所述的桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，所述布局状态分析函数，满足如下关系：

，

其中，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示第n个光栅反射的波长为的光信号强度，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度；

，

其中，表示光信号解调器2接收到的波长为的光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度。

6.根据权利要求4所述的桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，所述桥梁结构状态分析函数，满足如下关系：

，

其中，表示光信号解调器1接收到的第n个光栅的反射光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度；

，

其中，表示光信号解调器2接收到的波长为的光信号强度，表示第n个光栅对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度。

7.根据权利要求4所述的桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，所述光纤线路分析函数，满足如下关系：

，

其中，表示光信号解调器1接收到的光栅i的反射光信号强度，表示光栅i对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器1发射的波长为的光信号强度；

，

其中，表示光信号解调器2接收到的光栅i+j的反射光信号强度，表示光栅i+j对波长为的到达光信号的反射率，表示激光发射器2发射的波长为的光信号强度。

8.根据权利要求4所述的桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，所述基于所述线路异常定位判别机制、所述后端处理模型和所述桥梁线路监测信息，得到线路定位判别结果包括：

通过初始布局状态分析函数获得布设后的初始状态；

利用所述桥梁结构状态分析函数得到桥梁结构的正常服役状态；

基于所述光纤线路分析函数分析光纤断路状态；

结合所述初始状态、所述正常服役状态、所述光纤断路状态和所述桥梁线路监测信息获得线路定位判别结果。

9.根据权利要求1所述的桥梁线路异常检测和报警方法，其特征在于，所述利用所述后端处理模型对所述桥梁线路监测信息和所述线路定位判别结果进行分析，以获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况包括：

设置图片叠合对比函数；

所述后端处理模型利用所述图片叠合对比函数、所述桥梁线路监测信息和所述线路定位判别结果分析监测图像的像素重合率；

依据所述像素重合率确定光纤断路事件的等级判断结果；

根据所述等级判断结果、所述桥梁线路监测信息和所述线路定位判别结果获得线路异常检测结果、响应等级情况和桥梁结构状况。

10.一种桥梁线路异常检测和报警系统，其特征在于，系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-9任一项所述的桥梁线路异常检测和报警方法。