光信号|脚手架是否安全 光信号说了算

■采访人员 温才妃
大型工程通常会使用很多脚手架,冬奥会场馆也不例外 。怎么保证插销都安装在预想的位置上,而不会因松动产生安全问题?这听起来是一个施工问题,但却被科学家敏锐地关注到 。
从前的工程项目,多用位移传感器检测插销安装情况,然而,冬奥会上脚手架数以万计,面对着上万个节点,工人仅靠传感器去检测几乎是不可能的 。
重庆大学土木工程学院研究员回忆琢磨,无论用哪种方式检测,最后都要转换成电信号在电脑里读取数据 。能否选用一种更实用、方便的方法实现监测呢?
这是回忆第二次服务于奥运会了,2008年他在北京夏季奥运会中参与临时看台的检测工作 。他和团队成员很清楚施工方的需求——希望安全检测的方式越简单越好,“几经探讨后,我们用了最原始的方法——光信号传递方式 。古时前线将士在长城上点烽火,告知后方有敌军来袭,用的就是光信号” 。
“我们在脚手架的插销上涂醒目的漆料标记,插到位就看不见标记,插不到位标记就会暴露在外头,以此来判断架子是否稳固、哪些地方需要再派施工人员加固 。这样无论是用肉眼,还是摄像机,都可以捕捉到 。”回忆说,考虑到现实情况,看台、转播房有很多临时架体,有些高达二三十米,如果靠人去巡检,始终需要高空作业,既不安全,又会挨冻 。
用装置、算法帮助施工单位做检查,是回忆团队要干的事 。
光是拍摄,其实并不困难,无人机就可以做到,但是识别需要靠计算机 。“我们希望更智能一些 。”回忆说 。
他们在电脑中架构了一个实际架子的数字孪生架体 。无人机在巡检过程中,一旦在某个位置上发现了反光点,在电脑上就会自动标注出对应的节点位置 。“检查上万个节点,如果不这样标注,即便找到了,也不知道是哪个 。”回忆解释道 。
“就像教小孩识字一样,我们引入‘深度学习’的概念 。电脑最开始不知道怎么识别,所以我们得先告知它哪些是需要识别的,再通过‘训练’软件,比如在比较暗、比较亮、距离近、距离远的环境下怎么识别标记,不断提升识别准确率 。经过上百个插销工况训练,它的识别准确率终于达到了97% 。”回忆说,节点太多太密,可能还会有一两个漏网之鱼,但准确率相对而言比较高,巡检速度大大提升 。
【光信号|脚手架是否安全 光信号说了算】然而,在试验过程中,跟研究人员“较劲儿”的不是算法,而是无人机拍摄 。前期试验在重庆、武汉的实验室内开展,与冬奥会赛场环境差异较大 。比如,在赛场上,阳光直接照射镜头,摄像机基本上什么都拍不到;早晚光线角度不同,也会导致摄像机拍摄效果不理想 。为了对摄像机进行调整、保证识别准确度,研究团队4次前往北京延庆小海坨山,进行实地测试 。12月的寒风让来自内蒙古的回忆都大呼“冷得不行”,最终他们成功解决了拍摄问题 。
可就在无人机方案做得差不多之时,冬奥组委一道赛场全面禁飞无人机的通知,又把他们的拍摄方案推翻了 。时间紧、任务重,最后他们改成了手持支架式的检测设备 。重庆大学土木工程学院副教授杨荣华介绍,他们在一根内置硬件的杆子上,安装了4个不同方向的摄像头,人拿着杆子行走,行进过程中发现标记就会报警 。
而在赛场之外,“无人机+数字孪生架体”这一绿色环保的检测方式得到了施工方的肯定 。
杨荣华告诉《中国科学报》,考虑到普适性,他们的设备和方案不仅适合低温环境,还做了高温环境下的测试,比如把它放进烤箱里,也同样适用 。未来,他们还会考虑开发无人车代替人工巡检 。

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