本發(fā)明涉及海洋工程施工監(jiān)測(cè)，具體為基于多模態(tài)感知與動(dòng)態(tài)耦合建模的樁體貫入度識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

1、樁基礎(chǔ)作為建筑地基、碼頭結(jié)構(gòu)及海上風(fēng)機(jī)等工程的核心承載形式，因其穩(wěn)定性好、承載力高的特點(diǎn)，在復(fù)雜地質(zhì)與水文條件下具有不可替代的作用。樁體貫入度作為衡量打樁施工質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，直接影響工程結(jié)構(gòu)的安全性與耐久性。

2、傳統(tǒng)貫入度識(shí)別方法主要依賴人工標(biāo)記測(cè)量（如樁身劃線觀測(cè)）或單一傳感器監(jiān)測(cè)（如位移傳感器、光學(xué)水準(zhǔn)儀），存在顯著局限性：人工測(cè)量需中斷施工且精度受主觀因素影響，而單一傳感器易受海浪振動(dòng)、潮汐沖擊及設(shè)備機(jī)械噪聲干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真甚至設(shè)備損壞。尤其在海洋環(huán)境中，光照突變、水霧遮蔽與高頻振動(dòng)耦合作用，使得傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)全天候連續(xù)監(jiān)測(cè)，且離線分析模式無(wú)法滿足實(shí)時(shí)反饋需求。

3、現(xiàn)有技術(shù)缺乏多模態(tài)數(shù)據(jù)融合機(jī)制與動(dòng)態(tài)干擾補(bǔ)償能力，制約了復(fù)雜工況下貫入度識(shí)別的精度與可靠性，難以適應(yīng)現(xiàn)代化智能施工對(duì)實(shí)時(shí)性、魯棒性的嚴(yán)苛要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了基于多模態(tài)感知與動(dòng)態(tài)耦合建模的樁體貫入度識(shí)別方法，解決了現(xiàn)有樁體貫入度識(shí)別方法在復(fù)雜海洋環(huán)境中抗干擾能力弱、多源數(shù)據(jù)融合精度低、實(shí)時(shí)反饋不足的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：基于多模態(tài)感知與動(dòng)態(tài)耦合建模的樁體貫入度識(shí)別方法，包括以下步驟：

3、采集打樁過(guò)程中樁體的多模態(tài)數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括視覺(jué)數(shù)據(jù)、慣性測(cè)量數(shù)據(jù)及激光測(cè)距數(shù)據(jù)；

4、基于所述多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建樁體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)耦合模型，通過(guò)干擾補(bǔ)償計(jì)算剔除噪聲；

5、對(duì)所述視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，融合預(yù)處理后的視覺(jué)數(shù)據(jù)、慣性測(cè)量數(shù)據(jù)及激光測(cè)距信息以跟蹤樁體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；

6、根據(jù)融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算樁體貫入度，并基于預(yù)設(shè)施工標(biāo)準(zhǔn)觸發(fā)反饋控制。

7、優(yōu)選的，所述采集打樁過(guò)程中樁體的多模態(tài)數(shù)據(jù)的步驟包括：

8、通過(guò)高分辨率工業(yè)攝像機(jī)采集視覺(jué)數(shù)據(jù)；

9、通過(guò)樁體表面固定的慣性測(cè)量單元采集振動(dòng)加速度及角速度；

10、通過(guò)多組激光測(cè)距儀獲取樁體垂直位移及傾斜角。

11、優(yōu)選的，還包括對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的步驟，所述預(yù)處理步驟包括時(shí)間同步和空間標(biāo)定；

12、所述時(shí)間同步通過(guò)ptp協(xié)議實(shí)現(xiàn)；

13、所述空間標(biāo)定包括：通過(guò)張正友標(biāo)定法建立攝像機(jī)坐標(biāo)系，并通過(guò)最小二乘法擬合激光測(cè)距數(shù)據(jù)與視覺(jué)特征點(diǎn)。

14、優(yōu)選的，所述基于所述多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建樁體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)耦合模型的步驟包括：

15、建立樁體運(yùn)動(dòng)學(xué)方程：

16、，

17、其中：

18、為質(zhì)量矩陣，其元素通過(guò)有限元離散化計(jì)算為：

19、，

20、為樁體材料密度，和為單元內(nèi)節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)的形狀函數(shù)，為單元的體積；

21、為阻尼矩陣，其元素計(jì)算為：

22、，

23、為阻尼系數(shù)，和為單元內(nèi)節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)的應(yīng)變-位移關(guān)系矩陣，由形狀函數(shù)的導(dǎo)數(shù)構(gòu)成；

24、為剛度矩陣，其元素計(jì)算為：

25、，

26、為樁體材料彈性模量；

27、為地基反力向量，和分別為海浪作用力與錘擊力向量，為樁體位移向量，和分別為速度向量和加速度向量。

28、優(yōu)選的，所述干擾補(bǔ)償計(jì)算剔除噪聲的步驟包括：

29、通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波融合慣性測(cè)量數(shù)據(jù)與視覺(jué)特征點(diǎn)位移，具體包括：

30、振動(dòng)位移計(jì)算：

31、通過(guò)慣性測(cè)量單元加速度數(shù)據(jù)積分計(jì)算振動(dòng)位移：

32、，

33、，

34、其中，為時(shí)刻的慣性測(cè)量單元測(cè)量加速度，為時(shí)間間隔，為時(shí)刻的速度，為時(shí)刻的振動(dòng)補(bǔ)償位移；

35、定義補(bǔ)償狀態(tài)向量：

36、，

37、其中，為樁體在三維空間中的位置坐標(biāo)，為樁體的速度分量，為振動(dòng)位移；

38、測(cè)量方程：

39、，

40、其中，為視覺(jué)特征點(diǎn)測(cè)量得到的位置向量，為振動(dòng)位移在方向的分量，為測(cè)量噪聲；

41、狀態(tài)更新：

42、通過(guò)卡爾曼增益更新?tīng)顟B(tài)估計(jì)值：

43、，

44、其中，為時(shí)刻的測(cè)量值，為測(cè)量矩陣，表示狀態(tài)量與觀測(cè)量之間的線性關(guān)系；為狀態(tài)預(yù)測(cè)值；為狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)值。

45、優(yōu)選的，所述對(duì)所述視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的步驟包括：

46、采用自適應(yīng)直方圖均衡化與暗通道先驗(yàn)去霧算法消除海洋環(huán)境中的水霧干擾，并基于慣性測(cè)量單元數(shù)據(jù)估計(jì)攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)模糊核，通過(guò)逆濾波算法恢復(fù)清晰圖像。

47、優(yōu)選的，所述融合預(yù)處理后的視覺(jué)數(shù)據(jù)、慣性測(cè)量數(shù)據(jù)及激光測(cè)距信息以跟蹤樁體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的步驟包括：

48、采用改進(jìn)的yolov8模型實(shí)時(shí)檢測(cè)樁體輪廓及標(biāo)記點(diǎn)；所述改進(jìn)包括：

49、將主干網(wǎng)絡(luò)替換為輕量化mobilenetv3；

50、在輸出層引入自適應(yīng)閾值機(jī)制以提升低對(duì)比度環(huán)境下的檢測(cè)精度；

51、使用包含標(biāo)注圖像的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，所述數(shù)據(jù)集覆蓋不同光照條件、天氣類型及樁體類型；

52、通過(guò)多模態(tài)特征融合跟蹤樁體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，包括：

53、定義跟蹤狀態(tài)向量：

54、，

55、其中，為樁體在三維空間中的位置坐標(biāo)，為樁體在三維空間中的速度分量；

56、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣：

57、，

58、其中，為相鄰時(shí)刻與之間的時(shí)間間隔；

59、控制輸入矩陣：

60、，

61、控制輸入：

62、，

63、表示時(shí)刻樁體在方向的加速度分量，由視覺(jué)檢測(cè)、激光測(cè)距及慣性測(cè)量單元振動(dòng)補(bǔ)償量融合得到；

64、狀態(tài)預(yù)測(cè)公式：

65、，

66、其中，為時(shí)刻的狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)值，為時(shí)刻的狀態(tài)預(yù)測(cè)值；

67、預(yù)測(cè)公式展開(kāi)為：

68、，

69、，

70、其中，為時(shí)刻預(yù)測(cè)的位置，為時(shí)刻修正后的位置，為時(shí)刻修正后的速度，為時(shí)刻的加速度輸入；

71、同理應(yīng)用于和分量。

72、優(yōu)選的，所述根據(jù)融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算樁體貫入度的步驟包括：

73、對(duì)個(gè)激光測(cè)距值進(jìn)行振動(dòng)補(bǔ)償，得到有效距離：

74、，

75、其中，表示第個(gè)激光測(cè)距儀測(cè)量的原始距離，表示第個(gè)慣性測(cè)量單元計(jì)算的振動(dòng)補(bǔ)償位移；

76、對(duì)補(bǔ)償后的激光測(cè)距數(shù)據(jù)加權(quán)融合，并結(jié)合樁體傾斜角修正計(jì)算實(shí)時(shí)貫入度：

77、，

78、其中，為第個(gè)激光測(cè)距值的權(quán)重，滿足；為樁體實(shí)時(shí)傾斜角；用于將傾斜距離投影至垂直方向。

79、優(yōu)選的，所述基于預(yù)設(shè)施工標(biāo)準(zhǔn)觸發(fā)反饋控制的步驟包括：

80、當(dāng)樁體實(shí)時(shí)貫入度與預(yù)設(shè)值的偏差超過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整的閾值時(shí)，觸發(fā)三級(jí)報(bào)警。

81、本發(fā)明還提供基于多模態(tài)感知與動(dòng)態(tài)耦合建模的樁體貫入度識(shí)別系統(tǒng)，包括：

82、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集打樁過(guò)程中樁體的視覺(jué)數(shù)據(jù)、慣性測(cè)量數(shù)據(jù)及激光測(cè)距數(shù)據(jù)；

83、動(dòng)態(tài)耦合建模模塊，用于基于所述多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建樁體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)耦合模型，并通過(guò)干擾補(bǔ)償計(jì)算剔除噪聲；

84、多模態(tài)融合處理模塊，用于對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并融合預(yù)處理后的視覺(jué)數(shù)據(jù)、慣性測(cè)量數(shù)據(jù)及激光測(cè)距信息以跟蹤樁體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；

85、貫入度計(jì)算模塊，用于根據(jù)融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算樁體實(shí)時(shí)貫入度；

86、施工反饋模塊，用于基于貫入度計(jì)算結(jié)果及預(yù)設(shè)施工標(biāo)準(zhǔn)觸發(fā)控制指令。

87、本發(fā)明提供了基于多模態(tài)感知與動(dòng)態(tài)耦合建模的樁體貫入度識(shí)別方法。具備以下有益效果：

88、1、本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)傳感器（視覺(jué)、慣性、激光）的協(xié)同感知與數(shù)據(jù)融合，克服了單一傳感器在海洋高濕、多霧、強(qiáng)振動(dòng)環(huán)境下的局限性，利用時(shí)空標(biāo)定與動(dòng)態(tài)補(bǔ)償技術(shù)，有效抑制了水霧遮蔽、光照變化及機(jī)械振動(dòng)對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)的干擾，顯著提升了系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性。

89、2、本發(fā)明基于有限元離散化構(gòu)建樁體-地基-船體耦合動(dòng)力學(xué)模型，從物理機(jī)理層面描述樁體運(yùn)動(dòng)特性，結(jié)合擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合，實(shí)現(xiàn)了樁體真實(shí)位移與振動(dòng)噪聲的精準(zhǔn)分離，解決了傳統(tǒng)方法因模型簡(jiǎn)化導(dǎo)致的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)偏差問(wèn)題。

90、3、本發(fā)明改進(jìn)的yolov8目標(biāo)檢測(cè)模型通過(guò)輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與自適應(yīng)閾值機(jī)制，在低對(duì)比度、強(qiáng)干擾環(huán)境下仍能穩(wěn)定識(shí)別樁體輪廓及標(biāo)記點(diǎn)，結(jié)合運(yùn)動(dòng)模糊校正與去霧算法，確保了視覺(jué)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量輸入，為多模態(tài)跟蹤提供了可靠基準(zhǔn)。

91、4、本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值報(bào)警機(jī)制與多級(jí)反饋控制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)貫入度偏差并觸發(fā)分級(jí)響應(yīng)，結(jié)合云端數(shù)據(jù)同步與三維可視化界面，實(shí)現(xiàn)了施工狀態(tài)的全局監(jiān)控與快速?zèng)Q策，大幅降低了人為誤判風(fēng)險(xiǎn)，提升了打樁作業(yè)的安全性與效率。