路堑施工监控系统技术方案

本发明专利技术公开了路堑施工监控系统，包括：现场终端，其用于采集路堑施工现场的太阳高度角信息和光强信息；多个第一无人机，用于采集第一图像；多个第二无人机，用于采集第二图像；服务器，服务器从第一图像中识别出初始岩土颜色信息，并从第二图像中识别出岩土纹理信息，服务器将岩土颜色信息和岩土纹理信息输入第一神经网络预测模型，分别输出路堑施工现场的多个预定监测点的实际岩土类型信息，并与多个预定监测点的预测岩土类型信息比对，获得比对差异值，若比对差异值大于预定阈值，则发出警告信号。本发明专利技术根据获取的岩土颜色信息和岩土纹理信息，判断岩土类型，为设计人员修改施工方案提供依据，提高效率，降低人力成本。

【技术实现步骤摘要】
路堑施工监控系统
本专利技术涉及道路施工领域。更具体地说，本专利技术涉及一种路堑施工监控系统。
技术介绍
路堑在施工过程中，边坡发生垮塌的事故时有发生，通常原因是设计方案无法准确地考虑到实际的岩土类型。在施工过程中及时获取实际的岩土类型，并尽快使设计人员更改施工方案，会较大程度降低事故发生概率，但是这种方式需要大量设计人员实时跟进施工，效率低，且人力成本较高。因此，亟需设计一种能够一定程度克服上述缺陷的技术方案。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供一种路堑施工监控系统，根据获取的岩土颜色信息和岩土纹理信息，判断岩土类型，为设计人员修改施工方案提供依据，提高效率，降低人力成本。为了实现根据本专利技术的这些目的和其它优点，根据本专利技术的一个方面，提供了路堑施工监控系统，包括：现场终端，其用于采集路堑施工现场的太阳高度角信息和光强信息；多个第一无人机，多个所述第一无人机用于在路堑施工现场上方的多个第一预定位置采集第一图像，多个所述第一预定位置分别与路堑施工现场的多个预定监测点分别对应；多个第二无人机，多个所述第二无人机用于在路堑施工现场上方的多个第二预定位置采集第二图像，多个所述第二预定位置也分别与路堑施工现场的多个所述预定监测点分别对应；服务器，其与所述现场终端、多个所述第一无人机及多个所述第二无人机通信连接，所述服务器从所述第一图像中识别出初始岩土颜色信息，并从所述第二图像中识别出岩土纹理信息，所述服务器还获取路堑施工现场的所述太阳高度角信息和所述光强信息，所述服务器根据对应时间点的所述太阳高度角信息和所述光强信息，对初始岩土颜色信息进行校正，获得岩土颜色信息；其中，所述服务器将所述岩土颜色信息和所述岩土纹理信息输入第一神经网络预测模型，分别输出路堑施工现场的多个所述预定监测点的实际岩土类型信息，并与多个所述预定监测点的预测岩土类型信息比对，获得比对差异值，若比对差异值大于预定阈值，则发出警告信号，所述预测岩土类型信息为路堑设计图所利用的岩土类型信息；所述第一神经网络预测模型以岩土样本颜色信息、岩土样本纹理信息为输入数据，以岩土样本的类型信息为输出数据，训练得到。进一步地，所述的路堑施工监控系统，多个所述第二预定位置与多个所述预定监测点的距离小于多个所述第二预定位置与多个所述预定监测点的距离。进一步地，所述的路堑施工监控系统，根据路堑设计图和路堑施工现场的位置信息，确定多个所述预定监测点。进一步地，所述的路堑施工监控系统，根据多个所述预定监测点的经纬度信息和高度信息，确定多个所述第一预定位置和多个所述第二预定位置的的经纬度信息和高度信息。进一步地，所述的路堑施工监控系统，所述服务器将初始颜色信息以及对应时间点的所述太阳高度角信息和所述光强信息输入第二神经网络预测模型，获得岩土颜色信息；所述第二神经网络预测模型以岩土样本的表观颜色信息以及对应的所述太阳高度角信息和所述光强信息为输入数据，以岩土样本的实际颜色信息为输出数据，训练得到。进一步地，所述的路堑施工监控系统，在对所述第一图像和所述第二图像进行识别前，剔除所述第一图像和所述第二图像中的杂物区域。进一步地，所述的路堑施工监控系统，所述现场终端实时采集路堑施工现场的太阳高度角信息和光强信息，多个所述第一无人机间隔预定时间采集第一图像，多个所述第二无人机间隔预定时间采集第二图像。本专利技术至少包括以下有益效果：本专利技术在路堑施工过程中利用第一无人机和第二无人机分别获取第一图像和第二图像，利用第一图像和第二图像获得岩土颜色信息和岩土纹理信息，并利用第一神经网络预测模型判断实际岩土类型，为设计人员修改施工方案提供依据，提高了施工效率，降低人力成本，进而降低了边坡垮塌事故发生率。本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。附图说明图1为本专利技术的框架图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。如图1所示，本专利技术的实施例提供了路堑施工监控系统，包括：现场终端，其用于采集路堑施工现场的太阳高度角信息和光强信息；多个第一无人机，多个所述第一无人机用于在路堑施工现场上方的多个第一预定位置采集第一图像，多个所述第一预定位置分别与路堑施工现场的多个预定监测点分别对应；多个第二无人机，多个所述第二无人机用于在路堑施工现场上方的多个第二预定位置采集第二图像，多个所述第二预定位置也分别与路堑施工现场的多个所述预定监测点分别对应；服务器，其与所述现场终端、多个所述第一无人机及多个所述第二无人机通信连接，所述服务器从所述第一图像中识别出初始岩土颜色信息，并从所述第二图像中识别出岩土纹理信息，所述服务器还获取路堑施工现场的所述太阳高度角信息和所述光强信息，所述服务器根据对应时间点的所述太阳高度角信息和所述光强信息，对初始岩土颜色信息进行校正，获得岩土颜色信息；其中，所述服务器将所述岩土颜色信息和所述岩土纹理信息输入第一神经网络预测模型，分别输出路堑施工现场的多个所述预定监测点的实际岩土类型信息，并与多个所述预定监测点的预测岩土类型信息比对，获得比对差异值，若比对差异值大于预定阈值，则发出警告信号，所述预测岩土类型信息为路堑设计图所利用的岩土类型信息；所述第一神经网络预测模型以岩土样本颜色信息、岩土样本纹理信息为输入数据，以岩土样本的类型信息为输出数据，训练得到。在上述实施例中，现场终端包括必要的光强传感器、太阳追踪传感器、通信模块及控制元件，使得现场终端能够采集太阳高度角信息和光强信息并传输至服务器。第一无人机和第二无人机上具有必要的摄像设备和通信模块，能够拍摄第一图像、第二图像并传输至服务器。预定监测点即为施工区域，第一预定位置不作具体限定，能够较清晰地获取施工区域的岩土颜色即可，第二预定位置不作具体限定，能够较清晰地获得岩土纹理即可。在实际确定预定监测点、第一预定位置和第二预定位置时，可结合现场施工人员的反馈进行调整。服务器的具体类型不作限定，可以是本地服务器或云服务器。对于第一图像，服务器识别获取初始岩土颜色信息，可选地，可以是在各像素点的RGB值中选取能够代表整体颜色的RGB值，如数量百分比大的像素点，作为初始岩土颜色信息。在室外，太阳高度角和光强将对第一图像中岩土的颜色产生影响，特别是随着太阳高度角和光强的变化，岩土的颜色会发生变化，因此需要对初始岩土颜色信息进行校正，具体通过太阳高度角、光强与颜色的关联性进行校正，获得岩土颜色信息。岩土纹理信息是岩土的表面结构，不同岩土，表面结构存在差异，通过第二图像获得岩土纹理信息。将岩土颜色信息和岩土纹理信息输入第一神经网络预测模型，获得实际岩土类型信息，可选地，将岩土颜色信息和岩土纹理信息转化为向量再输入第一神经网络预测模型。将实际岩土类型信息与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.路堑施工监控系统，其特征在于，包括：/n现场终端，其用于采集路堑施工现场的太阳高度角信息和光强信息；/n多个第一无人机，多个所述第一无人机用于在路堑施工现场上方的多个第一预定位置采集第一图像，多个所述第一预定位置分别与路堑施工现场的多个预定监测点分别对应；/n多个第二无人机，多个所述第二无人机用于在路堑施工现场上方的多个第二预定位置采集第二图像，多个所述第二预定位置也分别与路堑施工现场的多个所述预定监测点分别对应；/n服务器，其与所述现场终端、多个所述第一无人机及多个所述第二无人机通信连接，所述服务器从所述第一图像中识别出初始岩土颜色信息，并从所述第二图像中识别出岩土纹理信息，所述服务器还获取路堑施工现场的所述太阳高度角信息和所述光强信息，所述服务器根据对应时间点的所述太阳高度角信息和所述光强信息，对初始岩土颜色信息进行校正，获得岩土颜色信息；/n其中，所述服务器将所述岩土颜色信息和所述岩土纹理信息输入第一神经网络预测模型，分别输出路堑施工现场的多个所述预定监测点的实际岩土类型信息，并与多个所述预定监测点的预测岩土类型信息比对，获得比对差异值，若比对差异值大于预定阈值，则发出警告信号，所述预测岩土类型信息为路堑设计图所利用的岩土类型信息；/n所述第一神经网络预测模型以岩土样本颜色信息、岩土样本纹理信息为输入数据，以岩土样本的类型信息为输出数据，训练得到。/n...

【技术特征摘要】
1.路堑施工监控系统，其特征在于，包括：
现场终端，其用于采集路堑施工现场的太阳高度角信息和光强信息；
多个第一无人机，多个所述第一无人机用于在路堑施工现场上方的多个第一预定位置采集第一图像，多个所述第一预定位置分别与路堑施工现场的多个预定监测点分别对应；
多个第二无人机，多个所述第二无人机用于在路堑施工现场上方的多个第二预定位置采集第二图像，多个所述第二预定位置也分别与路堑施工现场的多个所述预定监测点分别对应；
服务器，其与所述现场终端、多个所述第一无人机及多个所述第二无人机通信连接，所述服务器从所述第一图像中识别出初始岩土颜色信息，并从所述第二图像中识别出岩土纹理信息，所述服务器还获取路堑施工现场的所述太阳高度角信息和所述光强信息，所述服务器根据对应时间点的所述太阳高度角信息和所述光强信息，对初始岩土颜色信息进行校正，获得岩土颜色信息；
其中，所述服务器将所述岩土颜色信息和所述岩土纹理信息输入第一神经网络预测模型，分别输出路堑施工现场的多个所述预定监测点的实际岩土类型信息，并与多个所述预定监测点的预测岩土类型信息比对，获得比对差异值，若比对差异值大于预定阈值，则发出警告信号，所述预测岩土类型信息为路堑设计图所利用的岩土类型信息；
所述第一神经网络预测模型以岩土样本颜色信息、岩土样本纹理信息为输入数据，以岩土样本的类型信息为输出数据，训练得到。

【专利技术属性】
技术研发人员：袁海梁，张万虎，刘元宝，刘星涛，刘孝义，董斌，
申请(专利权)人：中国化学工程重型机械化有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11