我院学子以测绘科技赴冬奥赛场实地“体检”

2021年12月16日，我院博士生贺亦峰、硕士生龚小强前往北京延庆冬奥赛场，对现场的临时设施安全情况进行“体检”。在高山滑雪竞速赛道的终点，我院学子将自主研发的插销安装检测软件应用在冬奥场馆临时支承架体设施的安装质量检查上，对现场看台的安全性进行了全面体检。

据了解，该项目由重庆大学土木工程学院于今年8月初委托我院邹进贵教授团队协助研究，要求8月底给出一套完整的技术方案。短短一个月时间，要解决如何通过拍照智能化检测整个支承架体的上千插销安装情况，并满足95%的识别准确率无疑是一大难题。实现自动化检测的首要任务是确定出插销安装成功的评判依据，但由于插销结构完全统一，安装是否成功仅凭肉眼看都难以判断，常规检测方法都是人工一个个敲打插销确保插紧。经过讨论，团队决定人为给插销添加特征信息，通过在插销上涂上油漆实现判断，若插销露出油漆则认为该插销没有安装成功。

确认这一依据以后，如何自动识别油漆成为新的解决目标，考虑到现场光照不均匀，传统的图像处理方法无法满足95%的检测要求，博士生贺亦峰和硕士生龚小强决定采用Faster RCNN目标检测网络来检测图像中插销位置以及插销类别。9月初，贺亦峰和龚小强前往北京顺义某建材公司了解支承架体，并对组装好的架体内部插销用手机相机进行拍照采样，作为训练样本训练模型。通过反复实验，采集的137张图片含有红色油漆插销143个，最终正确检测出红色油漆插销139个。红色插销的检测准确率为97.2%。

在确认该深度学习网络可以应用在此项目上以后，龚小强为自动检测算法添加了软件界面，但该方法仍受限于只能对低处插销拍照检测，而且只能事后处理拍摄的照片。为了实现实时、高效地检测安装异常的插销，贺亦峰博士提出设计一个组合四摄像头的硬件设备，用于拍摄一个支承架体框架内的四个节点，一次性对所有插销做同步检测。同时，利用两种不同尺寸的三角支架，使得高度0.4米至7.6米的插销节点都可以实时进行测量与安装质量评价，解决了平台高处插销检测困难的问题。针对摄像头的改变，龚小强又陆续为自主研发软件增加了实时控制多摄像头拍照功能及实时警报功能。

2021年12月18日，贺亦峰和龚小强研制的软硬件于北京延庆冬奥会场进行设备验收工作，检测方随机布设144处安装异常插销节点，共检测到141处异常，识别率达到97.9%，满足项目要求精度，顺利通过验收。

据悉，本次项目由我院邹进贵教授进行指导，贺亦峰、龚小强对北京冬奥延庆场馆所有临时支承架体结构的每一个插销节点都进行了详细检测，结合新科技的检测技术既节约了时间、人力，也最大程度地保证临时设施的安全牢固，为冬奥会场的临时设施安全保驾护航。