一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及山地滑坡变形检测方法，提供一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法及装置。本发明专利技术综合利用计算机视觉和摄影测量技术实现对山地、边坡等地质区域发生滑坡的风险进行视觉检测的方法及装置。本发明专利技术初始坐标系建立步骤中的监控平台初始坐标系与当前时刻监控平台坐标系，通过坐标系转换，计算监控平台当前时刻的抖动量；计算初始时刻点山地坡面多个特征点，在大地坐标系下的坐标位置；基于山地坡面特征点当前时刻坐标获取步骤获取的图像坐标位置以及山地坡面上特征点的大地坐标，得到山地坡面特征点的位移，最终分析出整个山地坡面的整体位移变形。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及山地滑坡变形检测方法，尤其是一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法及装置。
技术介绍
斜坡上的岩土体由于种种原因在重力作用下沿一定软弱面整体向下滑动的现象被称之为滑坡，由滑坡造成的人员伤亡、财产损失、建筑物和生态环境的破坏以及资源损失等被称为滑坡灾害。滑坡造成的危害后果既有直接成灾，又有间接成灾，有时还与地震、洪水相伴成灾或引发泥石流灾害，危害后果相当严重。我国是世界上滑坡最多、损失最重的国家之一。由于滑坡是常见的自然地质灾害，为避免给国家建设和人民生命财产造成严重损失，实时检测山地边坡状态并发布滑坡预警信息对防灾减灾具有重要意义。滑坡监测预警必须要准确实时地反应监测区域的数据。滑坡监测包括变形监测、物理与化学场监测和诱发因素监测三类。变形监测主要检测坡体形变；物理与化学场监测包括应力监测、地声监测、放射性元素测量等；诱发因素监测主要监测滑坡的诱发因素，包括气象监测、地下水动态监测等。国内滑坡监测多为水文和地质部门设立长期观测站，架设位移传感器(表面位移、深沉位移)、地下水压力、土壤含水量、区域降雨量、裂缝等监测传感器，普遍缺点是仪器贵重，需专人值守，且连续观测能力较差，需要定期实地采集数据和处理。传统的变形检测也存在自动化程度低、位移检测精度差、难以反映山地整体变形、无法实时监测和预警等缺陷，监测效果难以达到要求。近年来出现了多种基于导航卫星定位技术进行变形检测的方法，由于需要在山地关键点布置高精度检测设备，也存在工程量大、效率低、施工危险度高等问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：针对现有技术存在的问题，提供一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法及装置。本专利技术综合利用计算机视觉和摄影测量技术实现对山地、边坡等地质区域发生滑坡的风险进行视觉检测的方法及装置。获得监控平台的初始坐标系以及山地坡面上特征点的初始大地坐标；然后通过监控平台连续两次拍摄固定标识图像获得监控平台抖动量；监控平台初始坐标系基础上，通过监控平台山地坡面摄像机实时获取山地坡面特征点的图像坐标位置，然后结合监控平台抖动量，计算当前时刻山地坡面真正的位置；最后根据当前时刻山地坡面特征点真正的位置值，减去对应山地坡面上特征点的初始大地坐标值，得到山地坡面特征点位移值，然后通过插值等分析方法得到山地坡面整体位移等变形情况。本专利技术采用的技术方案如下：一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法包括：初始坐标系建立步骤，固定标识摄像机以及山地坡面摄像机固定安装在监控平台上，固定标识摄像机与山地坡面摄像机之间无相对运动；山地坡面摄像机实时拍摄山地坡面所有特征点图像；同时固定标识摄像机拍摄固定标识特征点图像；通过共线方程获取监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0和山地坡面上特征点的初始大地坐标抖动量获取步骤，基于初始坐标系建立步骤中的监控平台初始坐标系O0-X0Y0Z0与当前时刻监控平台坐标系OAB-XABYABZAB，通过坐标系转换，计算监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]；山地坡面位移变形获取步骤，基于监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]，计算当前时刻点山地坡面多个特征点，在大地坐标系Ow-XwYwZw下的当前坐标位置基于山地坡面特征点当前时刻坐标获取模块获取的当前坐标位置以及山地坡面上特征点的初始大地坐标得到山地坡面特征点的位移，最终分析出整个山地坡面的整体位移变形。进一步的，所述初始坐标系建立步骤具体包括：固定标识的图像特征检测步骤：利用特征检测算法对固定标识摄像机实时拍摄的固定标识图像进行特征检测，获取初始时刻固定标识特征点的图像坐标位置；然后初始时刻固定标识特征点的图像坐标位置与大地坐标系下固定标识特征点的大地坐标位置以及固定标识摄像机内参数相结合，通过共线方程计算得到监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0；山地坡面上特征点的初始大地坐标步骤：利用特征检测算法对由山地坡面摄像机实时拍摄的山地坡面图像特征进行特征检测，获取初始时刻山地坡面特征点的图像坐标位置；然后初始时刻山地坡面特征点的图像坐标位置结合监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0和山地坡面摄像机的内参数，根据共线方程得到大地坐标系下山地坡面特征点的初始大地坐标进一步的，所述抖动量获取步骤具体包括：利用特征检测算法对由固定标识摄像机实时拍摄的固定标识图像进行特征检测，获取已知绝对位置的固定标识特征点的当前时刻图像坐标位置；然后当前时刻固定标识特征点的图像坐标位置与大地坐标系下固定标识特征点的大地坐标位置以及固定标识摄像机内参数相结合，通过共线方程计算得到监控平台的当前时刻坐标系OAB-XABYABZAB；根据直角坐标系从O0-X0Y0Z0到OAB-XABYABZAB的进行坐标转换计算，得到监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]。进一步的，所述山地坡面位移变形获取步骤具体包括：利用特征检测算法对由监控平台上山地坡面摄像机实时拍摄的山地坡面图像进行特征检测，获取特征作为特征点，并得到当前时刻特征点图像坐标位置；然后当前时刻山地坡面特征点的图像坐标位置结合监控平台的大地坐标系Ow-XwYwZw、山地坡面摄像机的内参数以及监控平台抖动量，根据共线方程得到当前时刻点山地坡面多个特征点，在大地坐标系Ow-XwYwZw的当前坐标位置将当前坐标位置与对应山地坡面特征点的初始大地坐标相减，得到山地坡面特征点的位移量，最终分析出整个山地坡面的整体位移变形。一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测装置包括：初始坐标系建立模块，固定标识摄像机以及山地坡面摄像机固定安装在监控平台上，固定标识摄像机与山地坡面摄像机之间无相对运动；山地坡面摄像机实时拍摄山地坡面所有特征点图像；同时固定标识摄像机拍摄固定标识特征点图像；通过共线方程获取监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0和山地坡面上特征点的初始大地坐标抖动量获取模块，基于初始坐标系建立模块中的监控平台初始坐标系O0-X0Y0Z0与当前时刻监控平台坐标系OAB-XABYABZAB，通过坐标系转换，计算监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]；山地坡面位移变形获取模块，基于监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]，计算当前时刻点山地坡面多个特征点，在大地坐标系Ow-XwYwZw下的当前坐标位置基于山地坡面特征点当前时刻坐标获取模块获取的当前坐标位置以及山地坡面上特征点的初始大地坐标得到山地坡面特征点的位移，最终分析出整个山地坡面的整体位移变形。进一步的，所述初始坐标系建立模块具体包括：固定标识的图像特征检测模块：利用特征检测算法对固定标识摄像机实时拍摄的固定标识图像进行特征检测，获取初始时刻固定标识特征点的图像坐标位置；然后初始时刻固定标识特征点的图像坐标位置与大地坐标系下固定标识特征点的大地坐标位置以及固定标识摄像机内参数相结合，通过共线方程计算得到监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0；山地坡面上特征点的初始大地坐标模块：利用特征检测算法对由山地坡面摄像机实时拍摄的山地坡面图像特征进行特征检测，获取初始时刻山地坡面特征点的图像坐标位置；然后初始时刻山地坡面特征点的图像坐标位置结合监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0和山地坡面摄像机的内参数，根据共线方程得到大地坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法，其特征在于包括：初始坐标系建立步骤，固定标识摄像机以及山地坡面摄像机固定安装在监控平台上，固定标识摄像机与山地坡面摄像机之间无相对运动；山地坡面摄像机实时拍摄山地坡面所有特征点图像；同时固定标识摄像机拍摄固定标识特征点图像；通过共线方程获取监控平台的初始坐标系O0‑X0Y0Z0和山地坡面上特征点的初始大地坐标i是特征点的标号；抖动量获取步骤，基于初始坐标系建立步骤中的监控平台初始坐标系O0‑X0Y0Z0与当前时刻监控平台坐标系OAB‑XABYABZAB，通过坐标系转换，计算监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]；山地坡面位移变形获取步骤，基于监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]，计算当前时刻点山地坡面多个特征点，在大地坐标系Ow‑XwYwZw下的当前坐标位置基于山地坡面特征点当前时刻坐标获取模块获取的当前坐标位置以及山地坡面上特征点的初始大地坐标得到山地坡面特征点的位移，最终分析出整个山地坡面的整体位移变形。

【技术特征摘要】
1.一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法，其特征在于包括：初始坐标系建立步骤，固定标识摄像机以及山地坡面摄像机固定安装在监控平台上，固定标识摄像机与山地坡面摄像机之间无相对运动；山地坡面摄像机实时拍摄山地坡面所有特征点图像；同时固定标识摄像机拍摄固定标识特征点图像；通过共线方程获取监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0和山地坡面上特征点的初始大地坐标i是特征点的标号；抖动量获取步骤，基于初始坐标系建立步骤中的监控平台初始坐标系O0-X0Y0Z0与当前时刻监控平台坐标系OAB-XABYABZAB，通过坐标系转换，计算监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]；山地坡面位移变形获取步骤，基于监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN]，计算当前时刻点山地坡面多个特征点，在大地坐标系Ow-XwYwZw下的当前坐标位置基于山地坡面特征点当前时刻坐标获取模块获取的当前坐标位置以及山地坡面上特征点的初始大地坐标得到山地坡面特征点的位移，最终分析出整个山地坡面的整体位移变形。2.根据权利要求1所述的一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法，其特征在于所述初始坐标系建立步骤具体包括：固定标识的图像特征检测步骤：利用特征检测算法对固定标识摄像机实时拍摄的固定标识图像进行特征检测，获取初始时刻固定标识特征点的图像坐标位置；然后初始时刻固定标识特征点的图像坐标位置与大地坐标系下固定标识特征点的大地坐标位置以及固定标识摄像机内参数相结合，通过共线方程计算得到监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0；山地坡面上特征点的初始大地坐标步骤：利用特征检测算法对由山地坡面摄像机实时拍摄的山地坡面图像特征进行特征检测，获取初始时刻山地坡面特征点的图像坐标位置；然后初始时刻山地坡面特征点的图像坐标位置结合监控平台的初始坐标系O0-X0Y0Z0和山地坡面摄像机的内参数，根据共线方程得到大地坐标系下山地坡面特征点的初始大地坐标3.根据权利要求2所述的一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法，其特征在于所述抖动量获取步骤具体包括：利用特征检测算法对由固定标识摄像机实时拍摄的固定标识图像进行特征检测，获取已知绝对位置的固定标识特征点的当前时刻图像坐标位置；然后当前时刻固定标识特征点的图像坐标位置与大地坐标系下固定标识特征点的大地坐标位置以及固定标识摄像机内参数相结合，通过共线方程计算得到监控平台的当前时刻坐标系OAB-XABYABZAB；根据直角坐标系从O0-X0Y0Z0到OAB-XABYABZAB的进行坐标转换计算，得到监控平台当前时刻的抖动量[RABN，TABN。4.根据权利要求1所述的一种克服监控平台自身抖动的山地滑坡视觉检测方法，其特征在于所述山地坡面位移变形获取步骤具体包括：利用特征检测算法对由监控平台上山地坡面摄像机实时拍摄的山地坡面图像进行特征检测，获取特征作为特征点，并得到当前时刻特征点图像坐标位置；然后当前时刻山地坡面特征点的图像坐标位置结合监控平台的大地坐标系Ow-XwYwZw、山地坡面摄像机的内参数以及监控平台抖动量，根据共线方程得到当前时刻点山地坡面多个特征点，在大地坐标系Ow-XwYwZw的当前坐标位置将当前坐标位置与对应山地坡面特征点的初始大地坐标相减，得到山地坡面特征点的位移量，最终分析出整个山地坡面的整体位...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐一丹，张小苗，周剑，龙学军，
申请(专利权)人：成都通甲优博科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川;51