MULTI-SENSORY DATA FUSION FOR MÉTRO INSPECTION

用于 MäTRO 检查的多传感器数据融合

基本信息

  • 批准号:
    515035-2017
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.82万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Engage Grants Program
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2017-01-01 至 2018-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The main objective of this research project is to investigate the feasibility of utilizing remote sensingequipment to facilitate the inspection of Métro concrete structures for Société de Transport de Montréal (STM).In order to achieve this objective, multi-sensory data sources will be explored. Specifically, the profiles fromthe ground penetrating radar system are analyzed to obtain the structure interior deterioration. Also, the thermaland color images are processed to detect the structure exterior deterioration. Both interior and exteriordeterioration conditions are projected to the 3D point cloud from laser scanning to produce a three-dimensional(3D) structure condition map with the detailed and accurate deterioration information. This way, the STMengineers could rely on such condition maps to make an appropriate maintenance strategy. The proposedmethod in this research project will be implemented in Matlab and evaluated in the field trials of inspectingMétro concrete structures in the city of Montreal. The research is expected to reduce the time, cost, and effortrequired in the current process of manually inspecting Métro concrete structures. As a result, the Métroengineers could make wise and informed maintenance decisions to keep the Métro network healthy in serviceto the public, before they are structurally deficient or functionally obsolete.
该研究项目的主要目标是调查利用遥感设备促进蒙特利尔交通运输公司(STM)检查地铁混凝土结构的可行性。为了实现这一目标,将探索多传感器数据源。此外,还对热图像和彩色图像进行处理,以检测结构的外部恶化情况,具体来说,内部和外部的恶化情况都会投影到结构上。通过激光扫描生成三维 (3D) 结构状况图,其中包含详细且准确的恶化信息,这样,STM 工程师就可以依靠此类状况图来制定本研究项目中提出的适当的维护策略。将在 Matlab 中实施,并在蒙特利尔市检查地铁混凝土结构的现场试验中进行评估,该研究预计将减少当前手动检查地铁混凝土结构过程中所需的时间、成本和精力。结果,地铁工程师可以做出明智且知情的维护决策,以保持地铁网络在结构缺陷或功能过时之前保持健康,为公众服务。

项目成果

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